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第一回：Matplotlib初相识

python matlab numpy 开源

Miniconda wget -c <https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh> bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh Jupyter conda install jupyter Matplotlib conda install matplotlib Server jupyter notebook --generate-config vi .jupyt

2021-11-24

2460

scikit-learn 估计器接口

numpy scikit-learn 机器学习神经网络深度学习

scikit-learn 中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在 scikit-learn 中叫作估计器(estimator)。

2019-06-19

7770

Matplotlib 基础

python matlab numpy 图像处理

Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。

2019-05-28

1.9K0

numpy 神经网络深度学习人工智能 https

['我', '列表', '是', '这', '我', '列表', '是', '这']

2019-05-24

4710

编程算法 numpy 单片机 python

Numpy 库是 Python 中科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。

2019-05-24

1K0

Python3 机器学习简明教程

编程算法 scikit-learn numpy 机器学习线性回归

1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题

2019-02-20

8520

numpy python 编程算法 javascript

NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

2019-02-20

4.7K0

10分钟入门 Pandas 0.23.4

python 数据结构 numpy 编程算法

这是对Pandas的简短介绍，主要面向新用户。您可以在Cookbook中看到更复杂的诀窍。

2019-02-20

1K0

动手实践Scikit-learn（sklearn）

监督学习 numpy

嗨伙计们，欢迎回来，非常感谢你的爱和支持，我希望你们都做得很好。在今天的版本中，我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。

2018-12-07

8510

day0-准备工作：工具介绍准备工作：工具介绍AnaCondaNumPy

anaconda numpy http python 开源

拥有超过600万用户，开源Anaconda Distribution是在Linux，Windows和Mac OS X上进行Python和R数据科学和机器学习的最快和最简单的方法。它是单机上开发，测试和培训的行业标准。

2018-10-11

1.4K0

day1-numpy练习

numpy http git ios

这是在numpy邮件列表，stackoverflow和numpy文档中收集的练习集合。该系列的目标是为新老用户提供快速参考，同时为教学人员提供一系列练习。

2018-10-11

1.4K0

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