外部资源，视频和讲座

有关书面教程，请参见文档的教程部分。

Python学习新手？

对于那些仍然不熟悉Python生态系统的人来说，我们强烈建议您使用Python科学讲座笔记。这将帮助您找到立足点，并且肯定会改善您的scikit-learn学习体验。建议充分了解NumPy数组，以便充分利用scikit-learn。

这有一些针对特定主题领域的在线教程：

Gael Varoquaux，Jake Vanderplas 和Olivier Grisel在Scipy 2013上介绍了scikit-learn的第一部分和第二部分。这是他们在github上的笔记本(notebook) 。
盖尔·Varoquaux在2010 ICML上介绍scikit-learn

一段scikit-learn初期学习的三分钟视频，解释了我们所遵循的基本思想和方法。

内容丰富的教程，总时长是一个小时，由四个部分组成。本教程涵盖了机器学习的基础知识，许多算法以及如何使用scikit-learn去实现这些算法。相应的材料现在在scikit-learn文档部分“科学数据处理的统计学习指南”中。

30分钟的文字分类简介。介绍如何使用NLTK和scikit-learn解决现实世界中的文本分类任务，并且与基于云的解决方案进行比较。

该视频长达3小时介绍了如何使用scikit-learn来进行任务的预测。

某些scikit-learn功能的交互式演示。75分钟。

使用在线教程进行演示，45分钟。