Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发

百度网盘免费下载:从Python开始学编程|附PDF免费下载 提取码:7nkf 豆瓣评分: 本书封面: 读者评论: 内容简介  · · · · · · 改编自Vamei博客的<Python快速教程>.本书以Python为样本,不仅介绍了编程的基本概念,还着重讲解编程语言的主流范式:面向过程.面向对象.面向函数.读者不仅可以轻松学会Python,以后再学习其他编程语言时也会更加容易. 丰富的学习内容: 第1章 用编程改造世界1.1 从计算机到编程1.2 所谓的编程,是做什么1.3 为什么学Pyt

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深

入门python推荐学习<趣学python编程>,语言轻松,通俗易懂,讲解由浅入深,力求将读者阅读和学习的难度降到最低.任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人,不论孩子还是成人,都可以通过阅读本书来学习python编程. 入门参考: <趣学Python编程>中文PDF,293页,带目录和书签:英文PDF,348页,带目录和书签:中英文两版可以对比学习. 配套源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于

写下这个标题觉得可笑,其实本人2014年就自学过一次python,当时看的是中谷教育的milo老师的视频,也跟着写了一些代码,只是因为当时工作上用不到也就淡忘了.不过说实话当时的水平也很低下,本来也没学到个什么.当时看过的书有<和孩子一起学编程><可爱的python>等 现在由于要学机器学习,重拾python,时过境迁,当时python还是很小众的一门语言,网上的资料也较少,那时候还为到底学2.x还是3.x纠结了半天,在当时的环境下虽然3.x刚出来没多久,但似乎业界用2.x还是主流

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

动手学数据分析 第一章:数据载入及初步观察 载入数据 任务一:导入numpy和pandas import numpy as np import pandas as pd 任务二:载入数据 train_data = pd.read_csv("train.csv") train_data.head(5) train_data = pd.read_table("train.csv") train_data.head(5) 这两个读取方式的区别在于read_csv读取的是默

Python - 动手写个ORM 任务: 模拟简单的ORM - Object Relational Mapping 为model添加create方法 代码很简单,直接上 字段类型类 class Field(object): """docstring for Field""" def __init__(self, field_type, default, max_length, * arg): super().__init__() self.def

网上搜集的,点击即可下载,希望提供给有需要的人^_^   O'Reilly.Python.And.XML.pdf 2.02 MB   OReilly - Programming Python 2nd.pdf 6.98 MB   Orielly.Learning.Python.pdf 3.17 MB   Dive into Python-中文版(python研究,很好的书).chm 573.92 KB   Foundations of Python Network Programming, Sec

将python代码打印成pdf,打印出来很丑,完全不能看. mac下:pycharm 编辑器有print的功能,但是会提示: Error: No print service found. 所以需要一个pdf虚拟机. https://github.com/rodyager/RWTS-PDFwriter 安装以后就能使用.打印出来太丑没法看

我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)[中英双语] 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时

“人生苦短,我用python”,学python的小伙伴应该都了解这句话的含义.但是,学python,你真正了了解强大的Django框架吗!? 据说Django还是由吉普赛的一个吉他手的名字命名的呢,有木有很好奇? Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成.采用了MTV的框架模式,即模型M,模板T和视图V.如下图示: Django作为Python语言的主流WEB框架,应用十分广泛.Django的主要目的是简便.快速的开发数据库驱动的网站. 它强调代码复用,多个组件可以很方便

前面学习了解析PDF文档,并写入文档的知识,那篇文章的名字为深入学习Python解析并读取PDF文件内容的方法. 链接如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9429816.html 但是最近出现了一个新问题,就是上面使用pdfminer这个库只能解析正常的PDF内容,然而在实际情况中,公司的一些文档可能是加密的,那么如何处理加密的PDF文件,就是本文学习的重点. 在网上查找资料,发现pypdf2可以实现对pdf文件进行加密,解密,所以就学习了一下这个库,并留下

这篇文章主要学习了python解析并读取PDF文件内容的方法,包括对学习库的应用,python2.7和python3.6中python解析PDF文件内容库的更新,包括对pdfminer库的详细解释和应用.主要参考了一些已有的博客内容,代码. 主要思路是首先利用一个做项目的形式,描述所做的问题,运行环境,和需要安装的库,然后写代码,此代码是在python2.7中运行,小编也写出在python3.6中运行的代码,并详细解释python2.7和python3.6中python库的一些不同之处,最后详细

Python实现doc转化pdf python源码实现doc转化pdf #-*- coding:utf-8 -*- # doc2pdf.py: python script to convert doc to pdf with bookmarks! # Requires Office 2007 SP2 # Requires python for win32 extension import sys, os from win32com.client import Dispatch, constant

1. TPOT介绍 一般来讲,创建一个机器学习模型需要经历以下几步: 数据预处理 特征工程 模型选择 超参数调整 模型保存 本文介绍一个基于遗传算法的快速模型选择及调参的方法,TPOT:一种基于Python的自动机器学习开发工具.项目源代码位于:https://github.com/EpistasisLab/tpot 下图是一个机器学习模型开发图,其中灰色部分代表TPOT将要做的事情:即通过利用遗传算法,分析数千种可能的组合,为模型.参数找到最佳的组合,从而自动化机器学习中的模型选择及调参部分.

这些文档花了我半年的时间去整理.因为是第一次进行整理,希望帮助后来者少走弯路.毕竟是第一次整理.哪些地方不到位,希望大家和我练习,我们一起把它做好,以下就直接给出下载地址了,都是免积分的下载奥.因此.想怎么下就怎么下. 首先就是这个,它介绍了Python的基础语法,个人感觉还是蛮精炼的,以下是在CSDN的下载地址:python基础语法下载,假设不能下载,大家能够在浏览器中输入例如以下地址进行下载:http://download.csdn.net/detail/xinguimeng/7643003