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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第10章 人工神经网络
其他
机器学习
tensorflow
神经网络
scikit-learn
鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说，我们应该完全放弃生物类比（例如，通过说“单位”而不是“神经元”），以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
SeanCheney
2018-12-10
842
0
抓取第一批北京积分落户名单并做简要分析抓取分析&作图
其他
公示只有几天，幸亏我在接口关闭之前把数据抓了（应该是官方怕泄露个人信息，关的很早）。
SeanCheney
2018-12-05
574
0
《Pandas Cookbook》第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
其他
一章内容介绍三块内容，感觉哪个都没说清。 In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. matplotlib入门 Matplotlib提供了两种方法来作图：状态接口和面向对象。 # 状态接口是通过pyplot模块来实现的，matplotlib会追踪绘图环境的当前状态 # 这种方法适合快速画一些简单
SeanCheney
2018-11-29
1.6K
0
《Pandas Cookbook》第10章 时间序列分析1. Python和Pandas日期工具的区别2. 智能切分时间序列3. 只使用适用于DatetimeIndex的方法4. 计算每周的犯罪数5.
其他
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
SeanCheney
2018-11-20
4.7K
0
《Pandas Cookbook》第09章 合并Pandas对象
其他
In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
SeanCheney
2018-10-18
1.9K
0
招聘·全球物流信息查询SaaS服务公司职位
其他
公司业务全球物流信息查询SaaS服务，海外同行排名前三，12年成立，14年之后每年盈利翻倍；
SeanCheney
2018-10-12
640
0
《Pandas Cookbook》第08章 数据清理1. 用stack清理变量值作为列名2. 用melt清理变量值作为列名3. 同时stack多组变量4. 反转stacked数据5. 分组聚合后uns
其他
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
SeanCheney
2018-10-11
2.4K
0
《Pandas Cookbook》第04章 选取数据子集1. 选取Series数据2. 选取DataFrame的行3. 同时选取DataFrame的行和列4. 用整数和标签选取数据5. 快速选取标量6
其他
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
SeanCheney
2018-10-10
3.5K
0
《Pandas Cookbook》第05章 布尔索引1. 计算布尔值统计信息2. 构建多个布尔条件3. 用布尔索引过滤4. 用标签索引代替布尔索引5. 用唯一和有序索引选取6. 观察股价7. 翻译SQ
其他
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
SeanCheney
2018-10-10
2.2K
0
《Pandas Cookbook》第07章 分组聚合、过滤、转换1. 定义聚合2. 用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs
其他
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
SeanCheney
2018-10-10
8.9K
0
《Pandas Cookbook》第06章 索引对齐1. 检查索引2. 求笛卡尔积3. 索引爆炸4. 用不等索引填充数值5. 从不同的DataFrame追加列6. 高亮每列的最大值7. 用链式方法重现
其他
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
SeanCheney
2018-10-10
3K
0
《Pandas Cookbook》第03章 数据分析入门1. 规划数据分析路线2. 改变数据类型，降低内存消耗3. 从最大中选择最小4. 通过排序选取每组的最大值5. 用sort_values复现nl
其他
In[1]: import pandas as pd import numpy as np from IPython.display import display
SeanCheney
2018-10-10
1.3K
0
《Pandas Cookbook》第01章 Pandas基础
其他
相较于《利用Python进行数据分析》，本书最大的特点是所有操作都变成了分解动作，而且每步都有详细讲解。 ---- 作者Theodore Petrou，Dunder Data创始人 公司网址，http://www.dunderdata.com（dunder是蒸馏朗姆酒的残留液体，取这个名字是类比数据分析过程） GitHub地址：https://github.com/tdpetrou 领英个人页面：https://www.linkedin.com/in/tedpetrou 推特：https://t
SeanCheney
2018-10-10
1.2K
0
《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在
其他
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name
SeanCheney
2018-10-10
4.5K
0
Python数据科学分析速查表
其他
一共5张表，包括：Jupyter Notebook、Numpy 基础、Pandas 基础、Pandas 进阶、Matplotlib 绘图。
SeanCheney
2018-09-19
617
0
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第08章 降维
其他
很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难（curse of dimentionality）。
SeanCheney
2018-09-19
857
0
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第02章 一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习
其他
大多机器学习算法不能处理特征丢失，因此先创建一些函数来处理特征丢失的问题。前面，你应该注意到了属性total_bedrooms有一些缺失值。有三个解决选项：
SeanCheney
2018-09-19
1.2K
0
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第5章 支持向量机
其他
支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。
SeanCheney
2018-09-19
821
0
《数据科学家访谈录》总结·5
其他
01 - 05：DJ Patil, Hillary Mason, Pete Skomoroch, Mike Dewar, Riley Newman 06 - 10：Clare Corthell, Drew Conway, Kevin Novak, Chris Moody, Erich Owen 11 - 15：Eithon Cadag, George Roumeliotis, Diane Wu, Jace Kohlmeier, Joe Blitzstein 16 - 20：Jonh Foreman, Josh Wills, Bradley Voytek, Luis Sanchez, Michelangelo D’ agostino 21 - 25：Michael Hochster, Kunal Punera, Sean Courley, Jonathan Goldman, William Chen
SeanCheney
2018-09-19
332
0
《数据科学家访谈录》总结·4
其他
01 - 05：DJ Patil, Hillary Mason, Pete Skomoroch, Mike Dewar, Riley Newman 06 - 10：Clare Corthell, Drew Conway, Kevin Novak, Chris Moody, Erich Owen 11 - 15：Eithon Cadag, George Roumeliotis, Diane Wu, Jace Kohlmeier, Joe Blitzstein 16 - 20：Jonh Foreman, Josh Wills, Bradley Voytek, Luis Sanchez, Michelangelo D’ agostino
SeanCheney
2018-09-19
575
0
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