教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
摘要总结：本教程是安装二进制文件，以Windows10 64位操作系统为例，但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前，请注意以下前提条件。否则，会出现各种问题。在开始安装之前，请确定要安装的科学栈为目的科学栈（如想安装pandas），并确定要安装科学栈需要的前提（如需要NumPy，dateutil，pytz，setuptools）。然后安装目的科学栈。实际安装实例（以Windows10 64位下安装pandas为例）：1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此，你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈，只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装！
原文标题：How to Create a Linux Virtual Machine For Machine Learning Development With Python 3 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 翻译校对：白静 文字校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文主要内容包括Linux虚拟机的优点、安装教程以及使用VM的技巧。 Linux是使用Python进行机器学习开发的极佳环境。这些工具能够被简便快捷地安装，并且您可以直接开发和运行大型模型。 在本教程中，您
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
在上一期的内容中，我带大家完成了Linux子系统的安装，今天我们就要开始在Linux子系统上安装LDSC了，这也是一个很大的坑！！！
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你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
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❤️
生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需要修改，结果可以出来，却把握不住对还是错。
作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。
Hail是一个用于可扩展数据探索和分析的开源库，特别是基因组学，为各种规模的基因组分析提供强劲支持，云原生的基因组数据框架和批处理计算。Hail需要Python 3和Java 8 JRE[1]， GNU/Linux 还需要 C 和 C++标准库（如果尚未安装）。有关库的高级用法，请参阅概述[2]，有关全基因组关联研究的简单示例，请参阅GWAS 教程[3]，以及安装页面[4]以开始使用 Hail。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
用pip管理工具安装库文件时，默认使用国外的源文件，因此在国内的下载速度会比较慢，可能只有50KB/s。幸好，国内的一些顶级科研机构已经给我们准备好了各种镜像，下载速度可达2MB/s。 其中，比较常用的国内镜像包括：
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
两年半年因为工作需要，我开始接触pandas，看过很多pandas的资料，比如Pandas的官网文档、一些书籍以及在Github上找到了“Joyful pandas”，在咱们这个公众号的很多关于pandas的学习笔记都是来自这些学习资料。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，今天是日更的第7天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
Pandas是Python数据科学中的必备工具，熟练使用Pandas是一名优秀的数据分析师傅的必备技能。在之前我曾将Pandas数据处理中的常用操作已习题的形式整理为Pandas进阶修炼120题，但是仍有部分刚接触Python的读者不知该如何下手，所以我将在本文中分享我在学习Pandas时使用的教程。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
补充知识：Python连接HDFS实现文件上传下载及Pandas转换文本文件到CSV
在今日，Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言，在掌握了Python后，你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢？
在这篇文章中，我们将会介绍如何使用 TF.Learn API 同时训练一个广度线性模型和一个深度前馈神经网络。这种方法结合了记忆和泛化的优势。它在一般的大规模回归和具有稀疏输入特性的分类问题（例如，分
寄语：Pandas 是基于 Numpy 的一种工具，是为了解决数据分析任务而创建的，其纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是：“进行数据分析有哪些Python库可用？” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心，你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库，就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库，并提供你一些最好的教程来学习它们。 1.Numpy 对于科学计算，它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能： 1. N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。 2. 你可
作者：manu jeevan prakash 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个
这篇文章旨在通过7个步骤，将最少的机器学习知识转化为知识型实践者，所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多，可以肯定的，但哪些是最好的？哪个互补？使用所选资源的最佳顺序是什么？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，不了解也没有关系，提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步：基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
配置 属性 默认 描述 zeppelin.python python 已经安装的Python二进制文件的路径（可以是python2或python3）。如果python不在您的$ PATH中，您可以设
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
Python菜鸟到Python Kaggler 如果你梦想成为一名数据科学家，或者已然是数据科学家的你想扩展自己的工具库，那么，你找对地方啦。本文旨在为做数据分析的Python人提供一条全方位的学习之路，完整讲述运用Python进行数据分析的所有步骤。当然，如果你已经有了一些知识储备，或者无需掌握全部的内容，可以按照自己的需求做出调整，也欢迎与我们分享你是如何调整的。 你也可以参考本学习方法的迷你版 ——《 信息图表：Python数据科学学习之快速入门》。 起步 热身 开始这段学习旅程之前，第一个要回答的
距离上一次更新时间有点久，原因么，被大佬的代码打击到了，于是回去自闭充了一波电……
从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅程之前，先回答第一
译者：Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅
假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python如何发挥作用？ 观看DataRobot创始人Jeremy在
学习Python数据挖掘，你有明确的路线吗，学任何东西首先你要知道学习它的路线，了解了路线才能更容易学习，学习起来才不会非常费劲，进入正题，看看千锋教育的Python数据挖掘学习路线吧。 步骤0：热身
我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：
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