Python数据挖掘

6月书讯：Di li li li di li li li...

互联网与人工智能》、《iOS开发指南：从HelloWorld到AppStore上架（第4版）》、《ReactNative开发指南》、《图解密码技术（第3版）》、《R语言入门与实践》【含社区电子版】、《Python
turingbooks·2016-06-20 14:00

读书笔记-《Python数据分析与数据挖掘实战》

第二章Python数据分析简介Python数据挖掘相关扩展库Scikit-LearnKeras第二章Python数据分析简介Python数据挖掘相关扩展库扩展库简介Numpy提供数组支持Scipy提供矩阵支持
u012593290·2016-04-07 11:00

利用 Python 学习数据挖掘

本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具。近些年来，
djd已经存在·2016-01-25 18:36

利用 Python 学习数据挖掘

本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具。近些
·2016-01-25 18:00

利用 Python 练习数据挖掘

本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具。近些年来，Python在开发以数据为中心的应用中被用的越
lujinhong2·2016-01-21 14:00

python数据挖掘领域工具包 - wentingtu - 博客园

python数据挖掘领域工具包 - wentingtu - 博客园 python数据挖掘领域工具包 原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/
·2015-10-27 16:02

python数据挖掘领域工具包

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hzyido·2015-07-31 11:34

利用Python进行机器学习和数据挖掘概述

利用Python数据挖掘和机器学习的概述前言：本文主要描述了使用Python进行数据挖掘业务的优势并介绍了相关的数据处理工具包pandas和机器学习算法库scikit-learn。
xiaolewennofollow·2015-04-16 14:00

PyCon 2014：机器学习应用占据Python的半壁江山

如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析目前有很多很强大Python数据挖掘库，比如Python语言的交互开发环境IPython，Python机器学习库Scik
张天雷·2014-07-15 00:00

python数据挖掘领域工具包

原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和
wukk007·2014-07-11 15:52

python数据挖掘领域工具包

原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/  Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变
fennvde007·2014-07-11 15:00

python数据挖掘领域工具包

原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和
u012337841·2014-03-01 16:00

python数据挖掘领域工具包

原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/    Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和F
·2014-01-10 16:00
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