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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
583
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
975
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
661
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
484
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
895
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
741
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
223
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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
234
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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
585
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
322
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
516
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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
868
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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
448
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
547
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
227
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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
1.7K
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