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  • 数据科学与分析:Python语言实现》 —3.5 机器学习数据科学

    3.5 机器学习数据科学我们希望使用机器学习来解决的许多问题往往具有高度复杂性。在尝试应用算法时我们必须牢记这一点,因为不太可能找到一个完美的实际解决方案。尽管如此,如果机器可以学习,我们也可以。机器学习算法适用于数据科学和分析流程中问题的解决方案,我们有兴趣从数据中获取有价值

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 21:33:02
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—2.9.2 XPath介绍

    2 XPath介绍  Xpath是一种用来确定XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言。XPath基于XML的树状结构,提供在数据结构树中找寻节点的能力。XPath提出的初衷是将其作为一个通用的、介于XPointer与XSLT间的语法模型,但是由于XPath用起来非常

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 13:19:24
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—3.5.4 结果分析

    部分为历史数据,最上部的竖直线部分为预测数据。 图3-7 AAPL股票数据预测结果说明:除图中最上部的竖直线部分为预测数据,其余曲线均为历史数据

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 14:16:04
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  • 浅谈开源的Python机器学习库:PyTorch

    PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算

    作者: QGS
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  • Python:科学数据机器学习和深度学习的基础。连小学生都开始学的Python你掌握了吗?

    阅读更多:【华为云学院】Python:科学数据机器学习和深度学习的基础。连小学生都开始学的Python你掌握了吗?【华为云学院】唤醒万物,玩转物联!速来了解实用的物联网技术和应用,零基础也能轻松掌握。【华为云学院】翻来覆去谈大数据,这一次彻底搞清楚吧!深入了解华为大数据应用,踏上大数据进阶之路

    作者: 开发者学堂小助
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—3.4 用Python实现多元线性回归

    4 用Python实现多元线性回归  当结果值的影响因素有多个时,可以采用多元线性回归模型。例如,商品的销售额可能与电视广告投入、收音机广告投入和报纸广告投入有关系,可以有:   (3-7)3.4.1 使用pandas读取数据  pandas是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的Python库。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 13:53:33
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  • Python大规模机器学习》—1.3 ​Python

    组是按多维排列的数据块,用于实现数学向量和矩阵。数组不仅适用于存储数据,而且适用于快速矩阵运算(矢量化),这在解决特殊数据科学问题时是必不可少的。 网站:http://www.numpy.org/ 撰写本书时的版本:1.11.1 建议安装命令: 作为Python社区广泛采用的约定

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-12 20:38:59
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  • Python大规模机器学习》—1.2.2 ​安装Python

    1.2.2 安装Python首先,创建一个数据科学工作环境,使用它来复制和运行本书中的示例,并为你自己的大型解决方案构建原型。无论你使用何种语言开发应用程序,Python都能轻松地获取你的数据,并从中构建模型,然后提取你在生产环境中进行预测所需的正确参数。Python是一种开源、面

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-12 17:10:54
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  • Python大规模机器学习》 —1.2.2安装Python

    1.2.2安装Python首先,创建一个数据科学工作环境,使用它来复制和运行本书中的示例,并为你自己的大型解决方案构建原型。无论你使用何种语言开发应用程序,Python都能轻松地获取你的数据,并从中构建模型,然后提取你在生产环境中进行预测所需的正确参数。Python是一种开源、面

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-14 19:20:08
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  • 添加监控数据

    添加监控数据 场景描述 组合架构 参考示例 父主题: 使用场景

  • Python数据挖掘与机器学习实战》—1.3.4 深度学习

    深度学习  我们要想具有更强的智慧,除了拥有大量的数据以外还要有好的经验总结方法。深度学习就是一种实现这种机器学习的优秀技术。深度学习本身是神经网络算法的衍生。作为深度学习父类的机器学习,是人工智能的核心,它属于人工智能的一个分支。深度学习是新兴的机器学习研究领域,旨在研究如何从数据中自动地提取多层特征表示

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 12:04:21
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—2.1.3 运行和保存Python程序

    2.1.3 运行和保存Python程序  如果程序员每次想用Python程序时都需要重新输入则费时费力,非常影响效率。当然,如果只是几十行的小程序,重写也是可行的,但对于一些大型的程序,其中可能包含有数十万行甚至更多的代码,想象一下,要把这么多的代码进行重写是多么的困难。幸运地是

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 12:32:26
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  • DataScience:数据生成之在原始数据添加小量噪声进而实现构造新数据

    DataScience:数据生成之在原始数据添加小量噪声进而实现构造新数据 目录 数据生成之在原始数据添加小量噪声进而实现构造新数据 输出结果 设计思路 相关文章DataScience:数据生成之在原始数据添加小量噪声进而实现构造新数据Data

    作者: 一个处女座的程序猿
    发表时间: 2021-12-13 14:30:32
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  • Python3智能数据分析快速入门》—1.1.4 Python机器学习优势

    1.1.4 Python机器学习优势Python机器学习领域最优秀的编程语言之一,与同样支持机器学习且自带机器学习应用的MATLAB不同的是,由于Python是开源项目,所以几乎所有必要的组件都是完全免费的。当前机器学习领域的主流编程语言为Python、R、MATLAB、Jav

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-19 15:10:40
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  • Python 数据清理实战

    数据筛选数据清洗之 数据增加和删除数据清洗之 数据修改和查找数据清洗之 数据整理数据清洗之 层次化索引数据清洗之数据转换数据清洗之 日期格式数据处理数据清洗之 高阶函数处理数据清洗之 字符串数据处理数据清洗之数据统计数据清洗之 数据分组方法数据清洗之 聚合函数使用数据清洗之 分组对象与apply函数数据清洗之

    作者: 外围的小尘埃
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  • Python机器学习算法之决策树算法

    值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法。分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器),从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系,并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。

    作者: 淼
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—2.9 爬虫框架介绍

    的方法组成的Python类。它们获取了项目管道并执行管道中的方法,同时还需要确定是在项目管道中继续执行还是直接丢掉不处理。  项目管道通常执行的过程是:  (1)清洗HTML数据。  (2)验证解析到的数据(检查项目是否包含必要的字段)。  (3)检查是否是重复数据(如果重复就删

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 13:17:25
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  • Python大规模机器学习》— 3.1.2 ​ 森林覆盖类型数据

    3.1.2 森林覆盖类型数据集由Jock A.Blackard、Denis J.Dean博士、Charles W.Anderson博士和科罗拉多州大学捐赠的森林覆盖类型数据集包含581 012个实例和从海拔到土壤类型等54个类别变量,能够预测七种森林覆盖类型(所以是个多类问题)。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-12 22:58:59
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  • Python数据挖掘与机器学习实战》—2.1.2 安装Spyder

    2.1.2 安装Spyder  Spyder是Python的作者为Python开发的一个简单的集成开发环境。和其他的Python开发环境相比,Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。  在“开始”菜单中打开Anaconda3(64-bit),单击Anaconda

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 12:30:59
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  • Python大规模机器学习》 —3.1.2森林覆盖类型数据

    3.1.2森林覆盖类型数据集由Jock A.Blackard、Denis J.Dean博士、Charles W.Anderson博士和科罗拉多州大学捐赠的森林覆盖类型数据集包含581 012个实例和从海拔到土壤类型等54个类别变量,能够预测七种森林覆盖类型(所以是个多类问题)。为

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-14 22:10:07
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