工欲善其事,必先利其器。在本章,我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用:Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候,大量使用这些工具,却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节,让同学们在后续编写机器学习算法的过程中,更加得心应手!

一、Jupyter Notebook基础

a--b:在Jupyter Notebook  选中的内容上面添加单元格------ 下面添加单元格

y: change cell to code
m: change cell to markdown
Kemel --> Restart&Run All  重新启动运行代码
 
优势:帮助我们存储我们之前代码写的变量。以交互的方式完成我们整个编程过程

二、 Jupyter Notebook中的魔法命令

魔法命令:%run %timeit  %time

三、Numpy数据基础

四、创建Numpy数组(和矩阵)

np.random.normal? #查看文档

help(np.random)

五、 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

六、 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割

下面的在下一节。

七、Numpy中的矩阵运算

八、Numpy中的聚合运算

九、Numpy中的arg运算

十、Numpy中的比较和Fancy Indexing

十一、Matplotlib数据可视化基础

十二、数据加载和简单的数据探索

我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理,也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。

机器学习(三) Jupyter Notebook, numpy和matplotlib的详细使用 (上)的更多相关文章

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