0x00 Jupyter Notebook 简明指南 描述：前面我们已经在机器学习工作站（Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER）中安装 Anaconda...温馨提示：作者机器学习相关笔记会更新在《AIGC学习之路》专栏，此专栏内容默认你已经具备基础 Python 编程能力，同时学习过高等数学、线性代数、概率论等大学本科范围的数学知识。...从数据清理、数据可视化、数据分析，再到后面的建立机器学习或深度学习模型，都可以在 Jupyter Notebook 完成。...weiyigeek.top-机器学习第一课图 例如，在 Jupyter Notebook 中，你可以像在任何 Python 脚本中一样导入库和加载数据，这里，你可以使用 pandas 库来加载 CSV...5.快捷键 jupyter Notebook 描述：为了提供我们在使用 Jupyter Notebook 进行机器学习的效率，我们有必要了解一些快捷键。 H：查看所有快捷键。
第二，这本书中注释清晰，代码实战的落地性极强，“动手学”的思维很清晰。书中提供的代码都是基于 Python 3 编写的，而且代码在涉及自动求导时皆使用目前比较受欢迎的 PyTorch 框架实现。...当时正好ACM班学长李沐的《动手学深度学习》刚刚出版，每一个章节对应的Jupyter Notebook很适合边学理论边跑代码，受到了业界广泛的好评，我也就决定尝试整理APEX实验室的强化学习代码和相关的讲解材料...我将部分章节的Jupyter Notebook作为教辅内容以及代码小作业发放给我讲授的强化学习课程的学生们，并请他们反馈相关的改善建议，进一步迭代代码和文字材料。...实话说，当时学习强化学习我是觉得比机器学习要吃力的，主要就是上面讲到的那样，原理讲解和代码实践差距较大，学习了课程和论文后，以为自己理解原理了，但写代码时就总会碰到各种问题。...《动手学强化学习》封面图 AI科技评论：这本书采取了类似ACM班以在线 Jupyter Notebook 的形式为学生提供课程辅助材料和代码小作业的方式，在学习者规模扩大的同时你们采取了哪些措施来加强学习体验
Tensorflow是由Google开源的深度学习框架，而Pytorch是由Facebook开源的深度学习框架。前者在工业界用的比较多，而后者最近在学术界也是网红般的存在。...在最后，本书重点关注了当前的深度学习的研究趋势和深度学习领域的新动向。」 书籍二：动手学深度学习 ? 李沐老师的 《动手学深度学习》 ，英文版叫 Dive into Deep Learning 。...唯一的缺点就是这本书使用MXnet遍写，好在Github开源Tensorflow 2.0编写的动手学习深度学习。最近也出了Pytorch版本的动手学深度学习。...需要注意的是这本书并不是一本非常深入的深度学习书籍，它最重要的作用在于通过使用 Keras 库写一些各种各样实际的深度学习示例来教你领会深度学习的基础概念。」...在本课程中，将学习深度学习的基础，了解如何构建神经网络，并学习如何领导成功的机器学习项目。将了解CNN， RNN， LSTM， Adam， Dropout， BatchNorm等。
（图片源自网络） 在机器学习的应用场景中，机器学习代码只占一小部分，无论是自动驾驶、信用卡风控还是图像识别，90% 以上是来自于工程领域的人。...为了战胜此手动过程的挑战，MLOps 就起到了作用，通过设置 CI/CD 系统以快速测试、构建和部署机器学习训练流水线。...3 为什么机器学习工程化需要新的工具体系？ 机器学习项目跟一般软件不同，一般软件代码和数据分得非常清楚，项目开发构造的是代码，和生产环境结合之后才能产生一些数据。...而机器学习在生产环境中，本身就是一个对数据加工的过程，所以没有办法像传统软件一样将代码和数据分开。看上去机器学习软件是代码组成，但实际上起到更重要的作用的是数据。...数据量很小，代码也都是文本形态的，对于代码的变更是很容易理解的，所以在传统软件版本管理中，以代码行的修改作为变更要素。 但在机器学习中这些就不一样了，机器学习不仅仅包含代码，还包含模型、数据。
【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等...目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。...当你读完这篇文章时，你将会了解，为什么你应该利用它来搭建你的机器学习项目，以及为什么 Jupyter Notebook 比这个领域的其他标准工具更好！ ▌什么是 Jupyter Notebook？...Anaconda 安装了这两种工具，并包含了数据科学和机器学习社区中常用的很多软件包。你可以从这里下载最新版本的Anaconda 。...现在我们已经了解了 Notebooks 是什么，以及如何在自己的机器上安装和设置 Notebooks。是时候开始动动手了！ 要运行 Jupyter Notebooks，只需输入以下命令就可开始使用！
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等...目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。...当你读完这篇文章时，你将会了解，为什么你应该利用它来搭建你的机器学习项目，以及为什么 Jupyter Notebook 比这个领域的其他标准工具更好！ ▌什么是 Jupyter Notebook？...Anaconda 安装了这两种工具，并包含了数据科学和机器学习社区中常用的很多软件包。你可以从这里下载最新版本的Anaconda 。...现在我们已经了解了 Notebooks 是什么，以及如何在自己的机器上安装和设置 Notebooks。是时候开始动动手了！ 要运行 Jupyter Notebooks，只需输入以下命令就可开始使用！
无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。...然后 Google Colab 会给你分配一个新的GPU用于深度学习，你可以通过以下代码查看 GPU 类型： ? 你可以免费使用有 12 GB 内存的 Tesla K80 GPU了！...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）上实例化包含流行深度学习和机器学习框架的 VM 图像。...测试你是否安装了驱动的最好方法是在终端运行 nvidia-smi 命令。如果命令不起作用，我们就要安装 GPU 驱动。 ? 2....我们用得比较多的是 keras 和 tensorflow，下面的命令可以帮助我们在自己的深度学习环境上安装它们： ? 访问深度学习云端环境 我们并不想一直在服务器的终端上写代码。
数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。...目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。...当你读完这篇文章时，你将会了解，为什么你应该利用它来搭建你的机器学习项目，以及为什么 Jupyter Notebook 比这个领域的其他标准工具更好！ ▌什么是 Jupyter Notebook？...Anaconda 安装了这两种工具，并包含了数据科学和机器学习社区中常用的很多软件包。你可以从这里下载最新版本的Anaconda 。...现在我们已经了解了 Notebooks 是什么，以及如何在自己的机器上安装和设置 Notebooks。是时候开始动动手了！ 要运行 Jupyter Notebooks，只需输入以下命令就可开始使用！
，老师诙谐幽默，上手快 2、拔高阶段 最好自己动手写一些项目，一定要使用GitHub Python_精选项目课程 实验楼提供在线编程及在线实训学习平台 Django 开发内容管理系统 全面的中文教程...组件 livid/v2ex 在Google App Engine上运行的社区 overviewer/Minecraft-Overviewer 展示高分辨率地图 charlierguo/gmail Google...MLWave/Kaggle-Ensemble-Guide Kaggle组合指南的代码 eriklindernoren/ML-From-Scratch 机器学习模型和算法 humphd/have-fun-with-machine-learning...机器学习与神经网络图像分类的初学者指南 arielf/weight-loss 机器学习符合酮症：如何有效减肥 luispedro/BuildingMachineLearning 本书用Python构建机器学习系统的源代码...最后推荐5个好用的Python IDE 1、Jupyter Notebook ? Jupyter笔记本在2014年诞生于IPython。
使用Python或R语言的子群体： · 深度学习 · 机器学习 · 高级分析 · 预测分析 · 统计 · 探索和数据分析 · 学术科研 · 大量计算研究领域 虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面...Jupyter Notebook：增加了在浏览器中编写Python和R代码的能力; Anaconda：能够轻松安装和管理Python和R。...企业和个人偏好 当我与Googler和Stack Overflow的大神级人物Alex Martelli交流时，他向我解释了为什么Google最开始只官方支持少数几种语言。...即使是在Google相对开发的环境中，也存在一些限制和偏好，其他企业也是如此。 除了企业偏好，企业中第一个使用某种语言的人也会起到决定性作用。...第一个在德勤使用R的人他目前仍在公司工作，目前担任首席数据科学家。我的建议是，选择你喜欢的语言，热爱你选择的语言，起到领导作用，并热爱你的事业。 当你在研究某些重要的内容时，犯错是难以避免的。
开发环境的Tensorflow教程，Jupyter Notebook是一款非常好用的交互式开发工具，不仅支持40多种编程语言，还可以实时运行代码、共享文档、数据可视化、支持markdown等，适用于机器学习...最后，给大家推荐几本适合新手学习的Tensorflow书籍： 1)《Tensorflow:实战Google深度学习框架》 ：这本由电子工业出版社出版的Google Tensorflow实战书籍是最早的...可见作者还是比较用心的，站能够在初学者的角度为大家讲解深度学习和Tensorflow的知识。...2)《Tensorflow机器学习实战指南》：本书是由资深数据科学家Nick McClure完成的一本Tensorflow实战类书籍。本书的特色是每一小节都讲一小部分原理，让后动手实现相应的代码。...虽然原理部分讲的不是很详细，但代码部分讲得细致入微，从机器学习到深度学习的算法，作者都把每部分代码讲的很透彻。对于喜欢手撸代码的小伙伴，这本书还是特别值得推荐的。
2017 年之后，很多北美顶尖计算机课程，开始完全使用 Jupyter Notebook 作为代码演示工具，Facebook 的全部中小型程序，比如线下分析软件，机器学习模块的训练都是借助于 Jupyter...Notebook 完成，Google 大脑，也是清一色地全部使用 Jupyter Notebook，虽然用的是他们自己的改进定制版，叫 Google Colab。...你也可以直接把 Jupyter Notebook 文件直接发布到 GitHub，别人可以直接看到代码的结果，而不需要运行。...IPython Jupyter 的内核就是 IPython，其 Cell 的使用和 IPython 的使用是一样的，如何使用 IPython 可以参考前文为什么一定要用 IPython 参考资料 另外，...Jupyter 官方[2] Google Research 的 Colab 环境[3]尤其适合机器学习的实践应用 如果你想在本地或者远程的机器上安装 Jupyter Notebook，可以参考下面的两个文档
机器之心报道 编辑：张倩 markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏。...去年年初，机器之心知识站上线了亚马逊资深首席科学家李沐博士的「动手学深度学习」中文系列课程。这门课从3月持续到8月，超过28000人参与了直播，课程回放在 B 站的播放量达到了上百万次。...《动手学深度学习》既有开源项目，也有纸质书，它覆盖了90年代至今重要的模型，特别是每一章都是一个Jupyter记事本，提供了所有模型的完整实现，并在真实数据上运行从而获得直观体验。...针对这部分同学，我们最近发现了一个非常适合你的学习资源：这门课程的markdown笔记和相关的Jupyter代码。...Jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 打开其中一个链接，我们可以看到详尽的记录和整洁的版面。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 来源：机器之心，编辑：张倩 markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏...去年年初，机器之心知识站上线了亚马逊资深首席科学家李沐博士的「动手学深度学习」中文系列课程。这门课从3月持续到8月，超过28000人参与了直播，课程回放在 B 站的播放量达到了上百万次。...《动手学深度学习》既有开源项目，也有纸质书，它覆盖了90年代至今重要的模型，特别是每一章都是一个Jupyter记事本，提供了所有模型的完整实现，并在真实数据上运行从而获得直观体验。...针对这部分同学，我们最近发现了一个非常适合你的学习资源：这门课程的markdown笔记和相关的Jupyter代码。...Jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 打开其中一个链接，我们可以看到详尽的记录和整洁的版面。
机器学习和人工智能：由于TensorFlow、Keras和scikit-learn等库提供了预构建的算法和工具，Python是机器学习和人工智能项目的首选语言。...使用Google Colab设置Python Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。...变量作用域：Python中的变量具有定义其在代码中可访问范围的作用域。变量作用域主要分为全局和局部两种类型。 模块 常用模块 math：提供数学函数，如三角函数、对数函数等。...Matplotlib：用于在Python中创建可视化的库。它提供了各种绘图，包括折线图、散点图和条形图。 Scikit-learn：用于Python的机器学习库。...Numpy在科学计算、数据分析和机器学习应用中被广泛使用。 主要特点 数组（ndarray）：Numpy的基础多维数组对象。它允许在大型数组上进行快速操作，并提供了一种方便的存储和操作数据的方式。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏。...《动手学深度学习》既有开源项目，也有纸质书，它覆盖了90年代至今重要的模型，特别是每一章都是一个Jupyter记事本，提供了所有模型的完整实现，并在真实数据上运行从而获得直观体验。...针对这部分同学，我们最近发现了一个非常适合你的学习资源：这门课程的markdown笔记和相关的Jupyter代码。...「动手学深度学习」中文系列课程，并共同整理了这份学习资料。...Jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 打开其中一个链接，我们可以看到详尽的记录和整洁的版面。 觉得不错，请点个在看呀
作者：PRANAV DAR 机器之心编译 参与：Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。...读完本文之后，你就知道你应该为你的机器学习项目使用 Jupyter Notebooks 的原因了。你也会知道为什么人们会认为 Jupyter Notebooks 比该领域内的其它标准工具更好。...因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。...当你还处于原型开发阶段时，Jupyter Notebooks 的作用更是引人注目。这是因为你的代码是按独立单元的形式编写的，而且这些单元是独立执行的。...Anaconda 会同时安装这两个工具，并且还包含相当多数据科学和机器学习社区常用的软件包。
在今年秋季开始准备博士项目的时候，我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。一般我会找一个有意思的教程或者视频，再由此找到三四个，甚至更多的教程或者视频。...为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋，我把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。当然这不是网络上有关ML的最全集合，而且其中有一部分内容很普通。我的目标是要找到最好的有关机器学习子方向和NLP的教程。...那为什么不买一本书呢？ 因为教程能更好地帮助你学一技之长或者打开新视野。 我把这博文分成四个部分，机器学习，NLP，Python，和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。...neuralnetworksanddeeplearning.com) http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#sigmoid_neurons 激活函数在神经网络中有什么作用...机器学习的一个简例(nbviewer.jupyter.org) http://nbviewer.jupyter.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects
CDS发布了Yann LeCun的深度学习（DS-GA 1008）课程的所有材料，包括带英文字幕教学视频、书面讲义、课件以及带有PyTorch实现的可执行Jupyter Notebooks。...不过，在学习这门课程之前，同学们还需要先学习纽约大学的DS-GA 1001数据科学入门或一门研究生级别的机器学习课程。 这门为期14周的课程从深度学习的历史、动机和灵感等主题开始。...Alfredo Canziani的主要研究方向是自动驾驶的机器学习，他拥有的里雅斯特大学的电气工程学士学位和硕士学位，他还于2012年在克兰菲尔德大学获得理学硕士学位，并于2017年在普渡大学获得博士学位...最后祝同学们学习愉快~ 课程目录 课程目录如上所示，点击上面的超链接，就能跳转到相应的讲义。每一周的课程都分为两个部分，即讲座和动手做，讲座部分介绍基础知识，动手做部分教你如何做实现。...动手做示例：1.3 问题动机、线性代数与视觉化 另外，也可以在主页的下图所示部分索引到讲义、课件、Jupyter Notebooks和YouTube视频，目前网站图例显示有问题，同学们自己点击右边的方框试试看吧
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