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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序
numpy
python
编程算法
到目前为止,我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
1.8K
0
数据科学 IPython 笔记本 9.9 花式索引
编程算法
numpy
python
tcp/ip
在前面的章节中,我们看到了如何使用简单的索引(例如,arr [0]),切片(例如,arr [:5])和布尔掩码来访问和修改数组的片段( 例如,arr [arr> 0])。在本节中,我们将介绍另一种数组索引方式,称为花式索引。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
614
0
数据科学 IPython 笔记本 9.8 比较,掩码和布尔逻辑
编程算法
numpy
tcp/ip
python
本节介绍如何使用布尔掩码,来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准,提取,修改,计算或以其他方式操纵数组中的值时,掩码会有所帮助:例如,你可能希望计算大于某个值的所有值,或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
994
0
数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算:广播
编程算法
numpy
python
我们在上一节中看到,NumPy 的通用函数如何用于向量化操作,从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则,用于在不同大小的数组上应用二元ufunc(例如,加法,减法,乘法等)。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
687
0
数据科学 IPython 笔记本 9.6 聚合:最小、最大和之间的任何东西
编程算法
numpy
python
matlab
通常,当面对大量数据时,第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差,它允许你汇总数据集中的“典型”值,但其他汇总也很有用(总和,乘积,中位数,最小值和最大值,分位数等)。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
500
0
数据科学 IPython 笔记本 9.5 NumPy 数组上的计算:通用函数
numpy
编程算法
打包
python
到目前为止,我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点;在接下来的几节中,我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说,它为数据数组的最优计算,提供了一个简单而灵活的接口。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
925
0
数据科学 IPython 笔记本 9.4 NumPy 数组的基础
编程算法
numpy
python
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
1.5K
0
数据科学 IPython 笔记本 9.3 理解 Python 中的数据类型
python
numpy
编程算法
存储
数据驱动的科学和有效计算需要了解数据的存储和操作方式。本节概述了如何在 Python 语言本身中处理数据数组,以及对比 NumPy 如何改进它。对于理解本书其余部分的大部分内容,理解这种差异至关重要。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
765
0
数据科学 IPython 笔记本 9.2 NumPy 简介
编程算法
numpy
存储
python
主题非常广泛:数据集可能来源于广泛的来源和各种格式,包括文档集合,图像集合,声音片段集合,数值测量集合或几乎任何其他内容。尽管存在这种明显的异质性,但它将帮助我们从根本上将所有数据视为数字数组。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
236
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数据科学 IPython 笔记本 9.1 NumPy
编程算法
numpy
9.1 NumPy 致谢:派生于 Olivier Grisel 分享的 scikit-learn 和 IPython 并行机器学习 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 NumPy 数组,dtype和形状 常见数组操作 原地修改形状和更新 合并数组 创建示例数据 import numpy as np NumPy 数组,dtype和形状 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) print(a.shape) print(a.dtype) ''' [1 2 3]
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
265
0
数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类
机器学习
编程算法
批量计算
在 scikit-learn 中,AgglomerativeClustering使用linkage参数来确定合并策略,来最小化(1)合并簇的方差(ward),(2)来自簇对的观测点的距离均值(average) ,或(3)来自簇对的观测之间的最大距离(complete)。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
628
0
数据科学和人工智能技术笔记 七、特征工程
数据分析
编程算法
主成分分析(PCA)是数据科学中常见的特征提取方法。 从技术上讲,PCA 找到具有最高特征值的协方差矩阵的特征向量,然后使用这些特征向量将数据投影到相等或更小维度的新子空间。 实际上,PCA 将 n 个特征矩阵转换为(可能)小于 n 个特征的新数据集。 也就是说,它通过构造新的较少变量来减少特征的数量,这些变量捕获原始特征中找到的信息的重要部分。 但是,本教程的目的不是要解释 PCA 的概念,这在其他地方做得非常好,而是用于演示 PCA 的实际应用。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
345
0
数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组
编程算法
注意:有许多类型的稀疏矩阵。 在上面的示例中,我们使用 CSR,但我们使用的类型应该反映我们的用例。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
549
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SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)
编程算法
聚类算法
监督学习
无监督学习
线性回归
在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型,并且我们使用测试集来评估其泛化能力 - 它对新的,没见过的数据的表现情况。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
991
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Kaggle word2vec NLP 教程 第三部分:词向量的更多乐趣
numpy
编程算法
现在我们有了训练好的模型,对单词有一些语义理解,我们应该如何使用它? 如果你看它的背后,第 2 部分训练的 Word2Vec 模型由词汇表中每个单词的特征向量组成,存储在一个名为syn0的numpy数组中:
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
482
0
Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分:词向量
python
编程算法
分布式
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 (深度学习的概述,以及其他一些教程的链接,请参阅“什么是深度学习?”页面)。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
624
0
TensorFlow 高效编程
编程算法
python
tensorflow
api
TensorFlow 和其他数字计算库(如 numpy)之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能,这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库(例如 numpy)不能完成的事情(例如自动区分)。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow,并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。
ApacheCN_飞龙
2022-12-02
1.5K
0
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章 训练模型
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
编程算法
在之前的描述中,我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例,你惊奇的发现你可以优化回归系统,改进数字图像的分类器,你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器,但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么,干了什么。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
246
0
JavaScript 编程精解 中文第三版 二十一、项目:技能分享网站
c 语言
编程算法
http
php
node.js
技能分享会是一个活动,其中兴趣相同的人聚在一起,针对他们所知的事情进行小型非正式的展示。在园艺技能分享会上,可以解释如何耕作芹菜。如果在编程技能分享小组中,你可以顺便给每个人讲讲 Node.js。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
1.2K
0
JavaScript 编程精解 中文第三版 十六、项目:平台游戏
游戏
编程算法
我最初对电脑的痴迷,就像许多小孩一样,与电脑游戏有关。我沉迷在那个计算机所模拟出的小小世界中,我可以操纵这个世界,我同时也沉迷在那些尚未展开的故事之中。但我沉迷其中并不是因为游戏实际描述的故事,而是因为我可以充分发挥我的想象力,去构思故事的发展。
ApacheCN_飞龙
2022-12-01
1.8K
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