给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方:尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇,大家一起来看看,可以关注学习起来喔❤️
我记得之前不仅写过图文教程,还专门委托研究生做了视频。于是我自己打开公众号往前翻,希望很快找到后,给他发送过去。
所以我今天给大家录制了一个视频,分享一下微信聊天机器人怎么开发,怎么使用,源代码放在视频下方了,有任何问题,欢迎大家留言和我交流。
人生苦短,为什么我要用Python?很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言,其设计的核心理念是代码的易读性,以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以使用自己熟悉的编程
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中,我挑选了 10 本书,这些书有不同的风格,主题也不尽相同,出版时间也不一样。因此,无论你是
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以
机器之心报道 机器之心编辑部 花了七年时间填坑,《机器学习数学》的书稿终于和读者们见面了。 说到《Python 机器学习》,AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一,也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。 Sebastian Raschka 《Python 机器学习》在 2015 年出版,一举成为 Packt 和亚马逊网站上的畅销书,在 2016 年获得 ACM 最佳计算奖,并被翻译成多种语言出版。书籍的第二版和第三版也分别于 2017
说到《Python 机器学习》,AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一,也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。
一文入门Markdown 今天写的这篇文章是关于Markdown的。当我正在写这篇文章的时候,我其实也是在使用Markdown,所以这是一种很奇妙的感受:用Markdown写关于Markdown的文章
一文入门Markdown 大家好,我叫Peter,今天给大家带来的一篇文章是关于Markdown的。当我正在写这篇文章的时候,我其实也是在使用Markdown,所以这是一种很奇妙的感受:用Markdo
Sebastian Raschka是密歇根州立大学的博士生,他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法,还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验,同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验,他才有动力完成此书的撰写,目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。
最近贾平凹的女儿贾浅浅加入作协的事情,引起了很多的争论。部分网友吐槽这是什么‘屎尿屁’文章,而部分专家又站出来说她的作品够格,加入作协合规。究竟谁对谁错?欢迎大家在评论区讨论。
首先是一个image的这个标签,后面是一个相对路径..(.号是指当前路径是父级点从上方遍历),接着是一个属性align,对齐选择居中.
数据分析和机器学习是时下很火的两个词,想问的人很多,搞混的人也很多。作为一名数据科学类Up主,早就觉得有必要写一写这道题目。结果年底事多,事多错也会多,各番滋味混在一起,看着雪白的屏幕和闪动的光标说什么也不敢动笔,大概了进入了晚到半年多的四月病的发病阶段。
AI 科技评论按:作为我国计算领域规模最大、规格最高的学术、技术、产业交融互动的盛会,CNCC(中国计算机大会)如今已走到了第 15 个年头。今年,以"大数据推动数字经济"为主题的 CNCC 2018 在杭州国际博览中心(G20 会场)举行,共有 7000 多名参会者,参会人数再创新高。
自 ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。
人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量,并在未来扮演着越来越重要的角色,对于想要从事AI行业的小伙伴们来说,如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。 为了帮助大家更好的入门机器学习,博文视点学院联合资深AI专家齐伟老师(老齐)推出系列直播课——《零基础⼊门机器学习》 只要你具备基本的 Python 语⾔编程能⼒,愿意坚持学完本课程,我们将极尽所能帮助大家掌握机器学习的常⽤算法和模型,从事相关领域的项⽬研发! 跟重要的是,本次系列课程,直播期间将免费开放大家学习! (无回放,扫描下方海报二维
近年随着算力和数据科学的发展,不少文科开始出现「计算XX学」的分支,跟写作相关的比如,计算文学、计算语言学、计算美学。本文大量的工作基于《人工智能写作指南v1.0》,结合近些年作者的实践研究及国内外行业进展,整理而成,主要包括知识点、产品、技术栈等内容。
周老师这本书用来当教材确实不错,不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比,确实不够详细,但周老师的书广度上要更加广泛。
“So what” (那又怎样)这句话,作为论文的反馈,在咱们之前的文章中就出现过。
地址: https://wenxin.baidu.com/moduleApi/ernieVilg
正是Github,让社会化编程成为现实。本文尝试谈谈GitHub的文化、技巧与影响。
工欲善其事,必先利其器。最近一段时间很多粉丝朋友问到Peter公众号文章写作的工具问题:
这是一个机器人写稿的时代,智能写手应用的行业涉及非常广,有新闻业、媒体业、广告业、自媒体行业等等,跟文字生产有关的都有所应用。
本着高效、直接地找到漂亮小姐姐的核心思想,用 Python + ADB 做了一个 Python 抖音机器人 Douyin-Bot。
可以说,吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人,被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前,有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
在过去的几年里 Python 一直在快速增长,尤其是在 2017 年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上,关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快,作为世界
本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》,对其人物的关系在数据上进行解读。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等,经过word2vec深度学习模型的训练,构建人物关系图谱,并通过可视化的方式进行展示。
“Hello!大家好哇,欢迎关注“自学气象人”。在这个系列笔记正式开始前呢,我想和大家分享一下作为一个大气科学专业的学子,为什么会选择学习Python。”
因为参加datafountain和CCF联合举办的大数据竞赛,第一次接触到文本预测。对比了一些模型,最终还是决定试一下fasttext。上手fasttext的过程可以说是很痛苦了,因为国内各大博客网站上很少有fasttext的博客。一方面是fasttext是FaceBook去年才开源的,用的人比较少,还有一方面是fasttext大部分参考资料都是英文的,我啃了好久英文文档,搭梯子去国外的论坛,最后也算是简单上手了吧。这两天差不多所有时间都花在这上面了,感触挺深。基于以上几点,我觉得还是写一篇博客吧,虽然只
一本免费的 Python 教程,作者是美国计算机科学家,兼密歇根大学教授 Charles Severance,在国外知名教育平台 Coursera 上面开放过多份新手入门教程。
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,涉及计算机与人类语言的互动。文本生成是NLP中的一个关键任务,广泛应用于聊天机器人、自动写作和翻译等领域。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的文本生成模型,并提供详细的代码示例。
从2016年3月26日写下第一篇博客开始到如今的第35篇.....虽然算不上高产(只能说是低产~_~!!)。但是,我很庆幸自己写下了第一篇博客,因为这个开始,才让我一路走来有了现在的收获!写博客,让我交到了一群技术圈的朋友,找到了一份满意的工作,记录下了自己的历程......现在回头看,写博客绝对是一件百利而无一害的明智之选!
百度NLP专栏 作者:百度NLP 2016 年,百度全面发力内容生态领域,借助人工智能 (AI)、自然语言处理 (NLP)、深度学习 (Deep Learning) 等技术和百万级别的用户标签,推出个性化信息资讯流,与此同时,百度战略级产品「百家号」2017 年预计将向内容生产者分成 100 亿,以此鼓励个人和机构入驻参与内容创作。 而在众多内容生产者之中,一位特殊的「作者」显得格外引人瞩目——那就是在去年上线的百度智能写作机器人(Writing-bots)。据了解,目前百度智能写作文章可涵盖社会、财经、娱
数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化、通信和深度学习。这些领域中有几十种语言、框架和技术可供数据科学家学习。那么要想成为雇主需要的数据科学家,他们应该如何安排学习内容呢?
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 12月14日,吴恩达成立landing.ai,开始进入AI+产业。“人工智能将会改变制造业的面貌”,这一动作让人们对AI的关注度在2017年的末尾又一次升温。 国家政策的支持、大量资本的涌入、无数企业纷纷涉足人工智能领域,与之相对应的是巨大的人才缺口。 根据LinkedIn的数据,截至2017年,全球人工智能领域技术人才数量超过190万人,其中美国相关人才总数超过85万人,高居榜首;而
最近我和一对夫妇共进晚餐,他们问我从事什么职业,我回应道:“机器学习。”妻子回头问丈夫:“亲爱的,什么是机器学习?”她的丈夫答道:“T-800型终结者。”在《终结者》系列电影中,T-800是人工智能技
一秒出快讯,一分钟内出分析文章,只要有需求,一年写出几十万篇文字作品都不在话下,这就是 AI 写作机器人,目前被广泛应用在一些媒体、金融、分析机构,甚至在文学创作和设计领域,比如写诗、写小说、自动制图、绘画等等。
最近在带大家做新项目,欢迎参与 大家好,我是鲏。 很多初入职场的程序员朋友,可能很长一段时间都在重复下面的过程: 组长分配一个任务 --> 你埋头写代码 --> 收到 Bug 反馈 --> 你埋头改代码 ... 有位刚入职的学弟就是这样,虽然每次的工作都能按时完成,但总感觉自己是一个 “写代码的机器”(听别人的,负责把需求翻译成代码),也没有什么成长。 快别这样了!写代码真的只是唯一能做的吗? 需求的背景你清楚了么?需求方是谁?为什么提这个需求? 为什么要这么做需求,还有其他的方法么? 这条需求背后是关于哪
特征工程对于我们在机器学习的建模当中扮演着至关重要的角色,要是这一环节做得好,模型的准确率以及性能就被大大地被提升,今天小编就通过Python当中的lambda函数来对数据集进行一次特征工程的操作,生成一些有用的有价值的特征出来。
近年来,随着机器学习和人工智能的快速发展,研究人员和从业者一直在努力跟上关于 AI 领域的概念和技术相关信息。与此同时,了解人工智能和深度学习的最新进展对于使用这些技术的专业人士和组织来说至关重要。
写代码好比画画,好的代码就像一件艺术品,美观、可读性高,让人看着舒服。代码是写给人看的,不是写给机器看的,遵守一定的代码规范很重要,就像写作文需要总分总结构,这次来说说写python代码时有什么需要遵守的规范? (小技巧,如果使用pycharm开发的话,使用快捷键可以一键规范化代码。) 参考了google的python编码规范 命名规范 在Python中类名最好以以大写字母开头,也就是驼峰命名法,而模块和包名使用小写加下划线的方式,同时函数(方法)也使用小写加下划线。内部的变量和方法使用单下划线(在py
近期,IT界掀起了大模型的热潮,各种百模争霸的局面出现。我对新技术充满热情,积极体验各类 GPT AI 产品,包括领先的 GPT 龙头 ChatGPT,百度的文心一言和文心千帆、阿里的通义千问以及金山的 WPSAI 等。
按照大多数个人订阅号的优良传统,号主应该在跨年的前后作年终总结。然而,一来我反应比较迟钝,没跟上节奏,二来当时我正在写比较重要的系列,没时间分心,所以还是慢了半拍。
首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案,原文链接为: Python从序列中选择k个不重复元素 既然选择的是不重复的元素,那么试图在[1,100]这样的区间里选择500个元素,当然是不可能的,但是机器不知道这事,就一直尝试,没有精力做别的事了。 今天的话题是分词:Python扩展库jieba和snownlp很好地支持了中文分词,可以使用pip命令进行安装。在自然语言处理领域经常需要对文字进行分词,分词的准确度直接影响了后续文本处理和挖掘算法的最终效果。 >>> import jieba
50年前的今天,尼尔·阿姆斯特朗和巴兹·奥尔德林驾驶驾驶的登月舱“鹰”号降落在月球上。这是一项伟大的工程壮举,充满着勇气和坚定的决心。
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