NumPy – 94 – introduzione a Scikit-Learn – 3


Continuo da qui, copio qui.

L’esempio di learning supervisionato: la classificazione degli Iris di usa metodi deprecati e non più presenti in sklearn. Lo salto, rimandandolo a un’occasione più approfondita. Passo al punto successivo, sperando… 😊

No! anche l’Applicazione: esplorare numeri scritti a mano usa metodi deprecati. A questo punto serve una pausa di approfondimento e riflessione prima di continuare la serie. Chissà… 😊

Ho controllato –googlato, stackoverflowato– ma nessuna dritta su aggiornamenti dell’ottimo notebook di Jake. Prima o poi ne uscirà una nuova versione aggiornata –forse.

Nel frattempo il suo esame lo considero terminato.
Restano da vedere i suggerimenti, gli approcci alternativi indicati qui e là –prossimamente.
Un’ulteriore nota (non tanto mia): sì, Python è OK, i packages visti sono ottimi ma in pratica, nella prassi corrente, non è che queste cose sono così fondamentali e poi sarebbero nuove, occorrerebbe cambiare strumenti collaudati che si usano abitualmente. Ah! una cosa ancora: il tutto dev’essere fatto per Windows (ormai 10, raramente 7). Guarda che Python, IPython, NumPy &co. sono OS-agnostici, eventualmente con piccolissimi aggiustamenti per i comandi o la creazione di icone per ingombrare il desktop. E intanto scappano tutti (kwasy) sul Web. E sul mobile.

:mrgreen:

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