http://www.cuijiahua.com/resource.html 曾看过的书,感觉一些很有用的学习资料,推荐给大家! Python基础: 网络教程推荐: 系统学习python3可以看廖雪峰老师的教程: 教程地址:点击查看 2. 系统学完也不一定记得很清楚,这时我们需要一个快速的查询手册,菜鸟教程是一个不错的选择: 教程地址:点击查看 3. 快速掌握知识的一个方法就是多加练习,对于初学者一味的做练习题显得过于枯燥,实验楼可以帮助你,找到你感兴趣的小实验: 学习地址:点击查看 SQL基础…

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1.Pylearn2 [Star:2633] Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序. 2. Scikit-learn [Star:32449] Scikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN.而且也设计出了Python numerical和scientific libraries…

分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和…

转载:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 suo.im/96wD3.本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率.操作系统:ubuntu14.04  运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码   noteb…

偶然的机会翻到这篇文章,很全面,来源:  Python 资源大全中文版       哪些 Python 库让你相见恨晚? 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 python 版本管理工具.官网 pyenv:简单的 Python 版本管理工具.官网 Vex:可以在虚拟环境中执行命令.官网 virtualenv:创建独立 Python 环境的工具.官网 virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展.官网 包管理 管理包和依赖的工具. pip:P…

作者简介: Matthew Mayo    翻译:王鹏宇 开始.这是最容易令人丧失斗志的两个字.迈出第一步通常最艰难.当可以选择的方向太多时,就更让人两腿发软了. 从哪里开始? 本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识,直至成为博学的机器学习实践者.这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源.这些资源有很多,但哪些是最好的?哪些相互补充?怎样的学习顺序才最好? 我假定本文的读者不是以下任何领域的专家: 机器学习 Python 任何Py…

目录 总计(130本) 一.在读 二.将读 三.已读 非专业书单(77本) 四.已读 专业书单(53本) 五.已看网课(8个) 六.在看网课 一个人如果抱着义务的意识去读书,便不了解读书的艺术.--林语堂<生活的艺术> 总计(130本) 整理了下大学以来读过的书单,此举是为了督促自己,也是为了与君共享 一.在读 <飘>0% <书虫-全套>:6% <哈利波特-全集>:0% 二.将读 <世界的寒冬:世纪三部曲2> / 肯·福莱特 0% <永恒的…

原文出处: kdnuggets   译文出处:数据工匠 开始.这是最容易令人丧失斗志的两个字.迈出第一步通常最艰难.当可以选择的方向太多时,就更让人两腿发软了. 从哪里开始? 本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识,直至成为博学的机器学习实践者.这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源.这些资源有很多,但哪些是最好的?哪些相互补充?怎样的学习顺序才最好? 我假定本文的读者不是以下任何领域的专家: ▪  机器学习 ▪  Python…

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这…

接触机器学习1年多了,由于只会用C#堆代码,所以只关注.NET平台的资源,一边积累,一边收集,一边学习,所以在本站第101篇博客到来之际,分享给大家.部分用过的 ,会有稍微详细点的说明,其他没用过的,也是我关注的,说不定以后会用上.机器学习并不等于大数据或者数据挖掘,还有有些区别,有些东西可以用来处理大数据的问题或者数据挖掘的问题,他们之间也是有部分想通的,所以这些组件不仅仅可以用于机器学习,也可以用于数据挖掘相关的. 按照功能把资源分为3个部分,开源综合与非综合类,以及其他网站博客等资料.都是…

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工…

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科…

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S…

python机器学习实战(一) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.操作系统:ubuntu14.04    运行环境:anaconda-python2.7-notebook    参考书籍:机器学习实战      notebook  writer ----方阳  k-…

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志…

IEEE Spectrum排行榜第一,Skill UP排名第一的开发工具,Stack Overflow年度调查中程序员最感兴趣的选择,Stack Overflow 6月份访问量最多的编程语言......没错,这些盛誉都指向了一个编程语言--Python. Python在科学计算中用途广泛:计算机视觉.人工智能.数学.天文等.它同样适用于机器学习也是意料之中的事.这里将列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库. 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,在这里只列出主要焦点在机器学习的库…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

REST API:使用 Python,Flask,Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/ 算法交易:用于财务分析和算法交易的Python,主要学习包括numpy,pandas,matplotlib,quantopian,finance https://www.udemy.com/python-for-finance-and-trading-al…

原文在这里  Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计…

出处:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4422050.html 阅读目录 1.开源综合类 2.开源.NET平台非综合类 3.其他资源与技术博客 4.我的100篇博客之路 接触机器学习1年多了,由于只会用C#堆代码,所以只关注.NET平台的资源,一边积累,一边收集,一边学习,所以在本站第101篇博客到来之际,分享给大家.部分用过的 ,会有稍微详细点的说明,其他没用过的,也是我关注的,说不定以后会用上.机器学习并不等于大数据或者数据挖掘,还有有些区别,有些东西可以用…

一位大牛整理的Python资源 Python基本安装: * http://www.python.org/ 官方标准Python开发包和支持环境,同时也是Python的官方网站:* http://www.activestate.com/ 集成多个有用插件的强大非官方版本,特别是针对Windows环境有不少改进: Python 文档: * http://www.python.org/doc/current/lib/lib.html Python库参考手册.* http://www.byteofpyt…

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总…

REST API:使用 Python,Flask,Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/ 算法交易:用于财务分析和算法交易的Python,主要学习包括numpy,pandas,matplotlib,quantopian,finance https://www.udemy.com/python-for-finance-and-trading-al…

之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势. 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性.图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变.对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用深度学习算法进行处理…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…