这些书中的一些涵盖了有关编程语言的全面知识，而另一些则在为您提供实际的编程经验方面非常出色。...6.用于数据分析的Python 作者：韦斯·麦金尼 发行人— O'Reilly 难度等级：中级 ?...用于数据分析的Python 用于数据分析的Python 利用Python进行数据分析(原书第2版) Python可用于多种任务，其中之一是数据分析。...Python数据科学手册 作者：杰克·范德普拉斯 发行人-O'Reilly Media 难度等级：中级 ?...作者介绍了一些常见的错误，并就如何避免这些错误，编写更简洁，可重用和更有效的Python代码提供了宝贵的见解和实践。 如果您一直在努力寻找优化代码的方法，那么这本适合您的书。 12.
我无法表达我对所有这些读者的巨大支持的感激之情。非常感谢你们所有人！如果您在代码示例中发现错误（或者只是想提问），请毫不犹豫地在 GitHub 上提交问题，或者如果您在文本中发现错误，请提交勘误。...没有 O’Reilly 出色的员工，特别是 Nicole Taché，这本书就不会存在，她给了我深刻的反馈，总是充满活力、鼓励和帮助：我无法想象有比她更好的编辑。...书中代码与笔记本代码 您有时可能会注意到本书中的代码与笔记本中的代码之间存在一些小差异。这可能是由于以下几个原因： 图书馆可能在您阅读这些文字时略有变化，或者尽管我尽力了，但书中可能存在错误。...遗憾的是，我不能在您的这本书中神奇地修复代码（除非您正在阅读电子副本并且可以下载最新版本），但我可以修复笔记本。...因此，如果您在从本书中复制代码后遇到错误，请查找笔记本中的修复代码：我将努力保持它们没有错误，并与最新的库版本保持同步。
# 利用 california_housing 数据集来演示 # 选择前15000个观测点作为训练集 # 剩下的作为测试集 train_set = X[0:15000,:] test_set =...随着迭代的进行，模拟退火算法可收敛为良好且稳定的最终结果。 由于未发现能较好实现SA算法的函数，因此我编写了一个python脚本来实现SA算法，以供您参考。...dataset = fetch_california_housing() X, y = dataset.data, dataset.target # 利用 california_housing 数据集来演示...经过种群及个体候选解的持续迭代，基因算法（GA）会收敛到优化解决方案。 与模拟退火类似，我也编写了一个python脚本来实现GA算法，以供您参考。...dataset = fetch_california_housing() X, y = dataset.data, dataset.target # 利用 california_housing 数据集来演示
# 直接载入数据集 from sklearn.datasets import fetch_california_housing dataset = fetch_california_housing...() X, y = dataset.data, dataset.target # 利用 california_housing 数据集来演示 # 选择前15000个观测点作为训练集 # 剩下的作为测试集..., dataset.target # 利用 california_housing 数据集来演示 # 选择前15000个观测点作为训练集 # 剩下的作为测试集 train_set = X[0:15000...，并可以根据上述记录分析每个特征的特征重要性。..., dataset.target # 利用 california_housing 数据集来演示 # 选择前15000个观测点作为训练集 # 剩下的作为测试集 train_set = X[0:15000
我们知道 Batch 梯度下降的做法是，在对训练集执行梯度下降算法时，必须处理整个训练集，然后才能进行下一步梯度下降。...将 5000 个子集都计算完时，就是进行了一个 epoch 处理 ，一个 epoch 意思是遍历整个数据集，即 5000 个子数据集一次，也就是做了 5000 个梯度下降， 如果需要做多次遍历，就需要对...在 TensorFlow 中应用举例 下面这个例子是对 fetch_california_housing 数据集 用一个简单的线性回归预测房价，在过程中用到了 mini batch 梯度下降： 损失用...MSE，对每个子集 X_batch, y_batch 应用 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer， 详细注释见代码内： # fetch_california_housing...sklearn.preprocessing import StandardScaler housing = fetch_california_housing() #获取房价数据 m, n
使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是“人造”数据。幸运的是，有许多开源的数据集可以免费使用，涉及许多行业领域。...California 房屋价格数据集（如下图所示）。...你的第一个任务就是根据 California 普查数据来建立一个房价预测模型。...当测量测试集的泛化误差时，结果往往会很好。但是，部署系统之后会发现模型在实际使用时表现得并不好。这种情况称为数据窥视偏差（data snooping bias）。...当数据量足够大（特别是相对于特征属性个数）时，这种方法通常时可以的。但是如果数据量不够多，就会有采样偏差的风险。
TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...# 立刻下载数据集 housing = fetch_california_housing() print(housing) # 获得X数据行数和列数 m, n = housing.data.shape..., housing.data]#np.c_整合combine np.ones((m, 1)是x0=1这一列 #以上代码会立即执行 因为不是tf的函数 # 创建两个TensorFlow常量节点X和y，去持有数据和标签...(x-min)/(max-min) # 方差归一化 x/方差 # 均值归一化 x-均值 结果有正有负 可以使调整时的速度越来越快。...，有创意的一些优化器，包括梯度下降优化器 # 替换前面代码相应的行，并且一切工作正常 n_epochs = 1000 learning_rate = 0.01 housing = fetch_california_housing
趁这个机会，我也和大家分享一下关于 GBDT 一些理论内容。 熟悉的同学全当复习，不熟悉的同学可以学习一番。...我们将使用加利福尼亚住房数据集（California Housing Dataset）来进行回归任务，即预测房屋的中位数价格。...# 加载数据集 housing = fetch_california_housing() X = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names...) y = housing.target # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size...= housing.target # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size
节点值的生命周期 求出节点时，TensorFlow 会自动确定所依赖的节点集，并首先求出这些节点。...迄今为止的示例，张量只包含单个标量值，但是当然可以对任何形状的数组执行计算。例如，以下代码操作二维数组来对加利福尼亚房屋数据集进行线性回归（在第 2 章中介绍）。...m, n = housing.data.shape print("数据集:{}行,{}列".format(m,n)) housing_data_plus_bias = np.c_[np.ones...import StandardScaler housing = fetch_california_housing() m, n = housing.data.shape print("数据集:{}行,...() m, n = housing.data.shape print("数据集:{}行,{}列".format(m,n)) housing_data_plus_bias = np.c_[np.ones(
销售或分发 O’Reilly 图书中的示例需要许可。通过引用本书回答问题并引用示例代码不需要许可。将本书中大量示例代码合并到产品文档中需要许可。 我们感谢，但不要求署名。...我特别感谢 O’Reilly 允许我在我的网站wesmckinney.com/book上发布这本书的“开放获取”版本，希望它能触达更多人，并帮助扩大数据分析领域的机会。J.J....当时，我有一套明确的要求，任何单一工具都无法很好地满足： 具有带有标签轴的数据结构，支持自动或显式数据对齐——这可以防止由于数据不对齐和来自不同来源的不同索引数据而导致的常见错误 集成的时间序列功能...报告书中错误的最佳方式是在 O’Reilly 网站上的勘误页面上。...当我在 2011 年和 2012 年编写本书的第一版时，关于在 Python 中进行数据分析的学习资源较少。
数据集 具体来讲，SWE-bench 是一个包含 2294 个问题和 GitHub 流行开源 Python 存储库中拉取请求（pull request）的数据集，目的是测试系统编写真实代码的能力。...随后，Devin 根据问题描述中提供的测试代码，更新了测试文件。 在运行测试并收到错误后，Devin 更正了该文件。 修复后，Devin 重新运行测试以使其通过并成功退出。...Devin 对数据集 california_housing.py、covtype.py、kddcup99.py 和 mldata.py （最初的 PR 实际上排除了这些数据集）进行了类似的编辑。...当任务是集成 Claude 3 时，Babel Agent 会自主搜索 SDK，找到文档，编写代码，然后对其进行测试和验证。 自主测试。...Babel Agent 可以编写自动化测试代码、执行测试并自行纠正问题。 寻求人类帮助。当遇到不明确的要求或没有提供必要的信息时，Babel Agent 会寻求人工帮助。
在这本书中，我从接口开始，“自底向上”。读者在学习如何使用 Java 集合框架中的结构之后，再了解它们的工作原理。 最后，有些书将这个材料展示在上下文之外，缺少动机：这只是另一个的数据结构！...如果你不熟悉 Java 了，这里有两本书可以用于起步： Downey 和 Mayfield，《Think Java》（O’Reilly Media，2016），它面向以前从未编程过的人。...Sierra 和 Bates，《Head First Java》（O’Reilly Media，2005），它适用于已经知道另一种编程语言的人。...派生之后，你可以在 GitHub 上拥有你自己的仓库，你可以使用它们来跟踪你编写的代码。然后，你可以“克隆”仓库，它将文件的副本下载到你的计算机。 或者，你可以克隆仓库而不进行派生。...当然，任何剩余的错误都是我的错，而不是他们的错！ 感谢 Olin College 的数据结构和算法课程中的教师和学生，他们读了这本书并提供了有用的反馈。
第一章也解释了为什么命令行非常适合做这些数据科学任务。 在第二章中，我解释了如何获得本书中使用的所有工具。第二章还介绍了命令行的基本工具和概念。...在第四章中，我解释了如何将一行程序和现有代码转化为可重用的命令行工具。在第六章中，我描述了如何使用名为make的工具管理数据工作流。...当你不得不使用一种编程语言时，考虑一下代码是否可以以某种方式通用化或重用。如果是这样，考虑使用我在第四章中讨论的步骤，用这些代码创建你自己的命令行工具。...在前面的小节中，我提到过你不应该马上退回到编程语言。当然，命令行有其局限性。在整本书中，我一直强调命令行应该被看作是进行数据科学的一种伴随方法。 我已经讨论了在命令行中进行数据科学的四个步骤。...Shaw（Addison-Wesley Professional，2017 年）的《本办法学 Python 3》 《Python 数据分析》，第二版作者 Wes McKinne（O’Reilly Media
所以企业遇到大量的智能决策的问题，仅仅依靠机器学习模型无法有效解决，为此因果推断的重要性逐渐显示，被认为是人工智能领域的一次范式革命。...这些因果变量接下来会通过因果效应识别转化为统计变量（statistical estimand），这是因为因果变量无法从数据中直接估计，只有识别后的因果变量才可以从数据中被估计出来。...给定因过量的估计表达式与训练数据集，从训练数据集中训练多种估计模型，使用训练好的估计模型在新的测试数据集上估计因果效应。 Policy....下面的代码是一个简单的使用样例： from sklearn.datasets import fetch_california_housingfrom ylearn import Why...housing = fetch_california_housing(as_frame=True)data = housing.frameoutcome = housing.target_names[
您可以在O'Reilly网站上找到有关该书的详细信息。 本书主要使用scikit-learn的开发版本，即0.18-dev。...） 该代码库提供了书中的jupyter notebook代码，以及用于创建图形和数据集的helper函数的mglearn库。...除了aclImdb数据集之外，所有数据集都包含在代码库中，您可以从Andrew Maas的页面下载该数据（http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/）。...勘误 请注意，在列出导入python包时，本书的第一个版本缺少以下行： from IPython.display import display 如果您看到涉及显示的错误，请添加此行。...提交勘误 如果您发现电子书的错误，请通过O'Reilly网站提交。
结构化数据：XGBoost在处理结构化数据（例如表格数据）时表现良好，可以处理大量特征和样本。 高维数据：XGBoost能够有效地处理高维数据，不需要过多的特征工程。...Python案例 下面，咱们使用加利福尼亚房价数据集（California Housing Dataset）来演示XGBoost进行回归分析的完整流程。...# 加载加利福尼亚房价数据集 california = fetch_california_housing() X = pd.DataFrame(california.data, columns=california.feature_names...) y = pd.Series(california.target, name='MedHouseVal') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test...(f'Optimized Mean Squared Error: {mse_optimized}') print(f'Optimized R^2 Score: {r2_optimized}') 整个的代码展示了一个使用加利福尼亚房价数据集进行
流程 观察大局 所谓的观察大局，意思是说对于项目的背景、待解决的问题、数据的特点、应用场景、用户习惯等等方面做一个全面的了解。 不用的问题拥有不同的背景，需要使用不同的技术，可能会遇到不同的问题。...其实就是从对大局的观察、问题和数据的分析当中得来的。 获取数据 这当然也是至关重要的一个部分，没有数据就没有模型，自然也就无从解决问题了。...对于想要自学的同学来说，可以使用一些公开免费的数据集，或者是类似kaggle、天池大数据这样的竞赛网站中的数据。 从数据探索和可视化中获得洞见 数据分析，以及从数据分析中获得结论。...展示解决方案 启动、监控和维护系统 数据来源 书中列举了几个常见的公开免费的数据集，我们可以使用其中的数据来帮助我们学习机器学习相关算法以及做相关实验。...在kaggle当中也收录了这份数据，https://www.kaggle.com/datasets/camnugent/california-housing-prices 面对这样的数据集，我们要做哪些事情来观察大局呢
它能够基于从大量数据中学习到的模式和规则，利用大型语言模型（LLM）和基础模型（FM）来生成文本、图片、声音、视频、代码、网页等多种形式的内容。...如果你是程序员，对O'Reilly动物书就不会陌生，这本书延续了O'Reilly动物书的风格，封面上是一只可爱的嘲鸫鸟。...O'Reilly出版社40多年来专注于前沿技术，帮助专业人士掌握最佳实践，引领科技创新。 这本书美亚4.6星，口碑保证！ 三位AWS生成式AI专家编写，深入浅出，引领大模型学习。...Antje Barth AWS生成式Al首席开发倡导者，也是O'Reilly图书Data Science on AWS的合著者。...了解如何构建这些前沿的生成式模型，获得实践经验后，你可以选择是重用现有的生成式模型还是从头开始构建一个新模型。然后，你将学习如何把这些生成式模型适配到特定领域的数据集、任务和用例中，以支持商业应用。
）： # 在 Python 中处理路径时，我推荐使用 `pathlib.Path` 。...有时，当我们训练完模型后，查看在验证集上指标的时，可能会意外地发现一些，它们完全巧合地改善了验证集指标，但在实践中并没有真正改善。只要有足够的时间和实验，就会发现很多这样的巧合改进。...Kaggle 还有第二个测试集，这是另一个不公开的数据集，只在比赛结束时用于评估你的预测。这就是 "私人排行榜"。 我们将使用 eval 作为测试集的名称，以避免与上文创建的测试数据集混淆。...from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing(as_frame=True..., -0.27, -0.16, -0.03, 1. ]]) 当我们要同时获取大量数值时，这种方法很有效，但当我们要获取单一系数时，这种方法就显得多余了： np.corrcoef(housing.MedInc
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