python机器学习常用参考手册

最新推荐文章于 2022-11-02 19:21:49 发布
原创 最新推荐文章于 2022-11-02 19:21:49 发布 · 438 阅读 · 1 ·
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博客提供了几个信息技术领域常用库的官网链接，包括数据处理库 pandas、机器学习库 scikit - learn、数据可视化库 seaborn 以及科学计算库 numpy，方便开发者查找相关资料。

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Python 语言参考
Simon112119的博客
05-16 292
Python 语言参考 本参考手册描述了 Python 的语法和“核心语义”。本参考是简洁的，但试图做到准确和完整。 非必要的内建对象类型和内建函数、模块的语义描述在 Python 标准库 中。有关该语言的非正式介绍，请参阅 Python 教程 。对 C 或 C++ 程序员，还有两个额外的手册： 扩展和嵌入 Python 解释器 概述了如何编写一个 Python 扩展模块，Python/C API 参考手册 详细介绍了 C/C++ 中可用的接口。 \1. 概述 1.1. 其他实现 1.2. 标注 \
深度学习 PyTorch 练习参考手册
11-24
《深度学习 PyTorch 练习参考手册》是一本针对使用PyTorch进行深度学习实践的指导书籍。PyTorch是Facebook开源的一款强大的深度学习框架，以其灵活性和易用性深受开发者喜爱。这本书旨在帮助读者深入理解PyTorch的...
python参考手册
11-24
python详细参考手册，内置2.7API，3.4中文官方教程，中文手册，Python教程，科学计算等，物超所值，新手必备！
Python参考手册
杰瑞的专栏
11-19 4344
用于记录开始使用PYTHON编程的时候，用于方便记忆的“备忘录”，完整的参考手册，请参考Python的标准文档 https://www.python.org/doc/
Python机器学习手册（一）
weixin_44765471的博客
11-26 636
Python机器学习手册（一） 正在学习机器学习，感觉这本书比较不错，第一次写，没有经验，嘻嘻嘻。 我用的工具是Anaconda中的Jupyter Notebook，代码都跑通了 进入正文咯~ 第1章 向量、矩阵和数组 1.0 简介 Numpy是Python机器学习技术栈的基础。Numpy能对机器学习中常用的数据结构——向量（vector）、矩阵（matrice）、张量（tensor）进行高效的操作。 1.1 创建一个向量 #加载Numpy库 import numpy as np #创建一个行向量 vect
Python 语言参考手册
qq_33790600的博客
02-05 587
本参考手册介绍了 Python 句法与“核心语义”。 1 概述
Python机器学习与数据科学常用包速查手册
首先，sklearn（scikit-learn）是一个开源的Python机器学习库，它基于NumPy、SciPy等科学计算包，并支持多种分类、回归和聚类算法。在机器学习项目中，sklearn可以用于数据预处理、模型选择、训练及评估等任务。速...
scikit-learn官方中文手册0.21.3版 - Python机器学习工具指南
资源摘要信息:"scikit-learn 是一个开源的机器学习库，支持Python语言，为用户提供各种机器学习算法，用于数据挖掘和数据分析。在机器学习领域，scikit-learn 库因其简洁的API、广泛的算法支持以及活跃的社区而广受...
Python库参考手册
04-16
《Python库参考手册》是Python开发者的重要资源，它详尽地涵盖了Python编程中广泛使用的各种库，这些库极大地扩展了Python的功能，使得开发者能够高效地完成数据处理、网络编程、科学计算、图形用户界面设计等多种...
Python 参考手册（第4版）
05-14
Python参考手册(第4版 修订版)是Python编程语言的杰出参考手册，书中详尽讲解了Python核心和Python库中重要的部分。全书分为三个部分，首部分涉及类型与对象，运算符与表达式，程序结构与控制流，函数与函数式编程，类与面向对象编程，模块、包与分发，输入与输出，测试、调试、探查与调优等与Python语言相关的内容；第二部分涉及内置函数和异常、运行时服务、数学运算、数据结构、算法与代码优化，字符串和文本处理，数据库访问，文件和目录处理，操作系统服务，线程与并发，网络编程与套接字，网络应用程序编程，Web编程，网络数据处理和编码、其他库模块等与Python库相关的内容；第三部分涉及扩展和嵌入Python等内容。此外，书中还包括一些Python官方文档或其他参考资料中未提及的高级主题。 本书面向Python程序员，或有其他编程语言经验的开发人员。 目录 第一部分 Python语言 第1章 Python简介 2 第2章 词汇和语法约定 20 第3章 类型与对象 26 第4章 运算符与表达式 52 第5章 程序结构与控制流 65 第6章 函数与函数编程 75 第7章 类与面向对象编程 96 第8章 模块、包与分发 118 第9章 输入与输出 129 第10章 执行环境 142 第11章 测试、调试、探查与调优 149 第二部分 Python库 第12章 内置函数和异常 164 第13章 Python运行时服务 178 第14章 数学运算 197 第15章 数据结构、算法与代码简化 209 第16章 字符串和文本处理 225 第17章 Python数据库访问 241 第18章 文件和目录处理 254 第19章 操作系统服务 268 第20章 线程与并发性 334 第21章 网络编程和套接字 365 第22章 Internet应用程序编程 404 第23章 Web编程 433 第24章 Internet数据处理和编码 445 第25章 其他库模块 477 第三部分 扩展与嵌入 第26章 扩展与嵌入Python 482
python参考手册（中文，包含2和3）
11-30
python参考手册是权威的Python语言参考指南，内容涉及核心Python语言和Python库的最重要部分。本书内容简洁扼要、可读性强，书中还包括了一些没有在Python官方文档或其他资料中出现过的一些高级的主题。同时，内容均为中文，且包含Python2和Python3，方便大家学习。
Python参考手册（第4版•修订版）
02-27
Python参考手册（第4版•修订版） 本书是Python编程语言的权威参考手册，书中详尽讲解了Python核心和Python库中最重要的部分。
Python机器学习手册（九）
weixin_44765471的博客
11-02 429
在机器学习过程中无法收集足够多的有效样本，导致机器学习算法没有足够的数据进行训练。但是在机器学习过程中，并非所有的特征但是重要的，，通过特征提取（feature extraction）进行降维的目的就是对原始特征集合P(original)进行变换，变换后得到的新的特征集合记为P(new)，这里P(original)>P(new)，but P(new)保留了大部分信息。通过牺牲一小部分数据减少特征的数量，并且保证能够做出准确的预测。
Python机器学习手册（四）
weixin_44765471的博客
10-13 558
Python数据科学手册
python参考手册--第4、5、6、7章
weixin_33716154的博客
01-08 117
1.zip zip(s,t):将序列组合为一个元组序列[(s[0],t[0]), (s[1],t[1]), (s[2],t[2]), (s[3],t[3]),...] >>> s = [1,2,3,4,5,6]>>> t = ['a','b','c','d','e','e']>>> zip(s,t)[(1, 'a'), (2, 'b'), ...
《 Python 机器学习专题手册》笔记 1
lawme的专栏
03-17 674
《 Python 机器学习专题手册》，原书名 Python Machine Learning Cookbook。它的作者 Prateek Joshi，出版商 PACKT  Puplishing。看过几本 Python 机器学习方面的书，感觉这本最好。它是为“编程人”写的。“编程人”包括程序员在内的经常写计算机程序的人。文字写作的人，把写作说是“码字”。类似地，编程可说是“码码”，只是听着有点儿贫。...
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