机器学习之Python高级篇

最新推荐文章于 2024-09-24 00:19:20 发布
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此博客聚焦于机器学习的Python应用，虽未给出具体内容，但可知Python在机器学习领域是核心工具，能用于算法实现、模型训练等，推动机器学习技术发展。

利用Python实现分布式机器学习【框架、方法与实战案例】【文末送书】
一键难忘的博客
07-17 8563
Python分布式机器学习》本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案，主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。第9章“数据并行和模型并行的混合”，探讨如何将数据并行和模型并行结合在一起，作为一种先进的并行模型训练/服务方案。
Python机器学习：Pandas高级
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02-15 160
Python机器学习：Pandas高级 1、缺失值处理 NaN类型：float 判断缺失值 缺失值处理：删除 缺失值处理：替换
Python高级教程—机器学习和数据分析
07-22
0年前的互联网，30年后的人工智能，这是必然的发展方向。之前发明电时，很多人都不觉得电有用，到今天，我们一刻也无法离开电。电使我们强大，人工智能使我们‘无所不能’，Alphago赢了人类最顶尖高手只是开始，方方面面都可以出现天翻地覆的不同。就像我们人类自己不可思议一样，人工智能也必将课人类一样不可思议。我们在现在的基础上，再向前进一步，去看星辰大海！章节介绍：课程分两章，第一章是数据分析，第二章是 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
15 个让新手爱不释手的 Python 高级库
机器学习算法与Python学习
04-13 869
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标精彩内容不迷路译者：数据黑客原文链接：https://medium.com/tech-explained/top-15-python-pa...
从零开始掌握Python机器学习
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03-14 2万+
Author：kevinelstri DateTime：2017/3/14 From：机器之心 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器
只需 14 步，7000 字，Python机器学习路线！
算法channel
10-13 487
选自kdnuggets作者：Matthew Mayo机器之心编译参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的...
机器学习用Python还是R，哪个更好？
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08-08 1278
随着数据科学和机器学习的迅猛发展，选择合适的编程语言成为众多从业者面临的首要问题之一。在这其中，Python和R语言无疑是最受欢迎的两种选择。本文将从多个角度详细比较Python和R在机器学习领域的优势和劣势，帮助大家更好地做出决策。在选择一门编程语言用于机器学习之前，了解该语言的背景、设计初衷以及其在数据科学领域的定位是非常重要的。Python和R语言各自的历史和设计目标影响了它们在机器学习中的优势和应用场景。
机器学习基础：与Python关系和未来发展
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
06-23 1806
欢迎回到我们的神经网络与深度学习Tensorflow实战学习，本篇为人工智能学习第三篇文章。前面的文章中我们学习安装了Tensorflow-GPU，在本文章开始我们将从理论课逐步进入编码的学习，了解人工智能为什么离不开python语言，再到人工智能将为我们解决什么问题。
【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧
半截诗的博客~
09-24 3537
在机器学习的整个过程中，数据预处理和特征工程是非常关键的步骤。Pandas作为 Python 中最流行的数据处理库，为开发者提供了非常强大的工具集，能够在数据处理、特征生成、时序分析等多个方面发挥重要作用。尤其在构建机器学习模型时，高效地使用 Pandas 能够极大提升数据处理的效率，并为模型提供高质量的输入数据。本文将详细介绍如何使用 Pandas 实现机器学习中的特征工程、数据清洗、时序数据处理、以及如何与其他工具配合进行数据增强和特征选择。
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）
2301_78095909的博客
07-17 849
Python是一种解释型、高级、通用的编程语言。它支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python拥有丰富的科学计算库，这些库为机器学习提供了强大的支持。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。本节将介绍深度学习的基本概念，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 100多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例。
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机器学习Python算法知识点大全，包含sklearn中的机器学习模型和Python预处理的pandas和numpy知识点
01-22
在机器学习领域，Python语言是首选的开发工具之一，因为它提供了丰富的库和框架，使得数据处理和算法实现变得更加便捷。本篇文章将详细讲解基于Python的机器学习知识点，重点关注sklearn库以及数据预处理中常用的...
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Python机器学习教程.docx
04-19
在深入探讨Python机器学习之前，首先要明白Python是一种高级编程语言，因其简洁明了的语法和强大的库支持而备受青睐，特别是在数据分析和机器学习领域。Python不仅适合初学者，也适用于专业人士，它能够处理从简单的...
python 零基础学习篇正式课-08.机器学习算法.zip
05-01
在本课程"Python 零基础学习篇正式课-08.机器学习算法"中，我们将深入探讨Python编程语言在...通过这门课程的学习，你将能够掌握机器学习的基本工具和技术，为未来的深度学习和其他高级数据分析技能打下坚实的基础。
AO3镜像使用指南[可运行源码]
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本文提供了AO3作品库非官方镜像的使用指南，包括搭建个人镜像站点的步骤、访问被屏蔽内容的方法以及项目API的使用建议。用户可以通过克隆代码、准备环境、配置部署和运行服务来搭建自己的镜像站点。访问镜像站点时，建议选择推荐的镜像地址，并在遇到问题时尝试不同的站点或刷新页面。对于开发者，建议直接与项目维护团队沟通以获取API接口的详细信息。使用非官方镜像可能存在风险，用户应确保个人信息安全，并定期查看项目主页以获取最新指导。
2022年超额管理费用测算代码与数据：企业寻租代理变量Rent的构建与应用
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本研究选取2001年至2022年间的上市公司数据作为初始样本，共计包含45,649个观测值。在样本筛选过程中，依据学术惯例，剔除了金融行业公司、被标记为ST或PT状态的企业、已处于资不抵债状况的公司，以及关键变量数据存在缺失的样本。 在衡量企业寻租活动强度方面，本研究借鉴了陈骏等学者于《会计研究》2021年发表的研究方法。具体而言，首先构建了管理费用率的回归模型，随后提取该模型的残差项，并将其定义为超额管理费用。该残差值被命名为Rent，并作为企业寻租程度的代理变量纳入后续分析。 本研究可提供完整的原始数据集、数据处理与分析的执行程序代码，以及最终的实证结果。结果文件将以Excel和Stata（dta）两种常用格式提供，以确保研究过程的可复现性与结果的易用性。 主要参考文献如下： 1. 陈骏, 徐捍军, 林婧华. 企业寻租如何影响审计意见购买?[J]. 会计研究, 2021. 2. 刘春奇, 王秋红, 晁峰. 超额管理费用与企业“真实”业绩:促进还是抑制[J]. 南方经济, 2017.。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
欧姆龙触摸屏软件MPTST 5.02.zip
最新发布
01-01
源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 欧姆龙触摸屏编程软件MPTST 5.02是专门为欧姆龙品牌的工业触摸屏而研发的编程解决方案，它赋予用户在直观界面上构建、修改以及排错触摸屏应用程序的能力。 该软件在工业自动化领域具有不可替代的地位，特别是在生产线监视、设备操控以及人机互动系统中发挥着核心作用。 欧姆龙MPTST（Machine Process Terminal Software Touch）5.02版本配备了多样化的功能，旨在应对不同种类的触摸屏项目要求。 以下列举了若干核心特性：1. **图形化编程**：MPTST 5.02采用图形化的编程模式，允许用户借助拖拽动作来设计屏幕布局，设定按钮、滑块、指示灯等组件，显著简化了编程流程，并提升了工作效率。 2. **兼容性**：该软件能够适配欧姆龙的多个触摸屏产品线，包括CX-One、NS系列、NJ/NX系列等，使用户可以在同一个平台上完成对不同硬件的编程任务。 3. **数据通信**：MPTST 5.02具备与PLC（可编程逻辑控制器）进行数据交互的能力，通过将触摸屏作为操作界面，实现生产数据的显示与输入，以及设备状态的监控。 4. **报警与事件管理**：软件中集成了报警和事件管理机制，可以设定多种报警标准，一旦达到预设条件，触摸屏便会展示对应的报警提示，助力操作人员迅速做出响应。 5. **模拟测试**：在设备实际连接之前，MPTST 5.02支持用户进行脱机模拟测试，以此验证程序的正确性与稳定性。 6. **项目备份与恢复**：为了防止数据遗失，MPTST 5.02提供了项目文件的备份及还原功能，对于多版本控制与团队协作具有显著价值。 7. **多语言支持**：针对全球化的应...
Java生成汉字方法-下载即用.zip
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Java编程语言提供了生成汉字字符的方法，该方法通过编写Java程序来随机产生汉字。 下载方式：https://pan.quark.cn/s/2e4f1d1330a5 这种技术能够满足特定的生成汉字需求。 背景信息--------GB 2312-80是中国官方发布的简体中文字符集标准，全称为《信息交换用汉字编码字符集·基本集》，由中国国家标准管理机构于1981年5月1日正式推行。 GB2312编码在中国大陆广泛使用，同时新加坡等地区也采纳了这一编码体系。 在中国大陆，几乎所有中文处理系统和国际化软件均支持GB 2312。 GB2312标准总共包含了6763个汉字，其中一级汉字有3755个，二级汉字为3008个；此外还收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母等在内的682个字符。 GB2312标准的制定，基本上满足了汉字在计算机中的处理需求，其所收录的汉字已经覆盖了在中国大陆99.75%的使用频率。 Java编程实现随机汉字生成的方法-----------------------------在Java编程环境中，可以利用Random类来生成随机数值，并将这些数值转换为汉字字符。 以下是一个基础的示例代码：```javaimport java.io.UnsupportedEncodingException;import java.util.Random;public class GeneCharTest { public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i < 24; i++) { System.out.print(getRandomChar() + " "); } } privat...
双色球历史数据分享[代码]
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本文分享了从2013年1月1日至2024年2月29日的双色球历史数据，共计11年的数据，适合进行大数据分析。作者已经对数据进行了标准化处理，将6个红球和1个蓝球的数据列分割，并转化为数值类型，方便直接分析。文章还提供了数据下载的网盘链接和提取码，供彩友使用。此外，作者还提到之前分享的福彩和体彩历史数据采集器的安装使用步骤，并回应了彩友们的需求，直接提供了采集好的历史数据，省去了安装插件的环节。
基于Matlab的湍流通道流溶解过程参数化分析工具
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本资源包为流体力学与化学传质交叉领域的研究提供了一套完整的数值模拟解决方案，重点针对湍流条件下通道内溶解物质的输运与分布规律进行定量分析。该工具集专为高等院校理工科专业的教育与科研需求设计，尤其适合计算机科学、电子工程及数学等相关学科的本科生在完成课程项目、综合设计或学位论文时使用。 软件环境兼容多个版本的MatLAB平台，包括2014a、2019b及后续的2024b发行版，确保了在不同实验室或个人计算环境中的可移植性。资源包内预置了经过验证的示例数据集，用户可直接调用主程序执行计算，显著降低了初始学习成本，使初学者能够迅速掌握基本操作流程。 代码架构采用模块化与参数驱动设计。所有关键物理参数（如流速、扩散系数、边界条件等）均集中于独立的配置模块，用户无需深入底层算法即可灵活调整计算条件，从而高效模拟多种湍流溶解场景。程序逻辑结构清晰，各功能段均配有详尽的说明注释，既阐述了数值方法的理论依据，也解释了关键步骤的实现意图，便于使用者理解模型构建过程并进行针对性修改。 在学术训练方面，本工具能够帮助学生将抽象的流体动力学与传质理论转化为可视化的数值实验结果，深化对湍流混合、浓度边界层等概念的理解。对于毕业设计或专题研究，其参数化框架支持用户嵌入自定义模型，开展创新性数值实验，为深入研究复杂流动中的溶解机制提供可靠的技术支撑。 总体而言，该MATLAB分析工具集通过结构化的代码设计、完备的案例支持与广泛的版本兼容性，为流体溶解现象的数值研究提供了一个高效、可扩展的计算平台，兼具教学示范与科研探索的双重价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
吴恩达机器学习课程Python笔记要点解析
在本篇知识点梳理中，我们将首先解释机器学习的基础概念，随后会深入探讨该课程中可能涉及的Python编程技巧、机器学习理论和实践方法。 ### 机器学习概述 机器学习是人工智能（AI）领域的一个分支，其主要研究如何...
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