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python机器学习+数据科学
Pandas实战100例-专栏介绍
Pandas,Python
数据科学
的心脏,是探索和分析数据世界的强大工具。想象一下,用几行代码就能洞察庞大数据集的秘密,无论是金融市场趋势还是社交媒体动态。
惊鸿若梦一书生
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2024-01-14 17:36
Pandas实战100例
pandas
从零开始学习Python基础语法:打开编程大门的钥匙
文章目录一、引言1.1Python作为一种流行的编程语言的介绍1.2Python的应用领域和适用性二、为什么选择Python2.1Python的简洁性和易读性2.2Python的跨平台特性三、Python在
数据科学
和人工智能领域的应用
忆~遂愿
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2024-01-14 12:38
Python编程的脉动之声
python
人工智能
神经网络
深度学习
图像处理
conda
numpy
【Python】编程练习的解密与实战(四)
目录1.初识Python2.实验报告四实验目的实验要求实验代码实验结果实验体会总结1.初识PythonPython是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、
数据科学
Sarapines Programmer
·
2024-01-14 11:16
python
python
开发语言
算法
编程
练习
sklearn快速实现
python机器学习
算法
sklearn又写作scikit-learn基于python的高效机器学习算法应用,开源机器学习工具包官网,里面有全英的教程和示例工程应用中,自己使用python从头实现一个算法耗时耗力,还难以保证架构清晰、稳定性强基本流程:实例化、fit训练模型、score测试模型fromsklearnimporttreeclf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化clf=clf.
阿航626
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2024-01-14 09:52
AI比赛与实战
机器学习
python
机器学习
sklearn
人工智能
算法
翻译: Streamlit从入门到精通 基础控件 一
这个关于Streamlit的教程旨在帮助
数据科学
家或机器学习工程师,他们不是网络开发者,也不想花费数周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序。1.什么是Streamlit?
AI架构师易筋
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2024-01-14 08:14
LLM-Large
Language
Models
langchain
chatgpt
人工智能
prompt
python
数据仓库-离线数仓(基于物流数仓)
同时,随着时间的推移,数据仓库中积累的大量历史数据对于
数据科学
家和业务分析师也是十分宝贵的。
小鱼干换酒钱
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2024-01-14 06:39
#
物流数仓
数据仓库
hive
UCB Data100:
数据科学
的原理和技巧:第二十一章到第二十六章
二十一、SQLII原文:SQLII译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0学习成果介绍过滤组的能力在SQL中执行数据清理和文本操作跨表连接数据在本讲座中,我们将继续上次的工作,介绍一些高级的SQL语法。首先,让我们加载上一堂课的数据库。#LoadtheSQLAlchemyPythonlibraryimportsqlalchemyimportpandasaspd%load_extsql%%sqls
绝不原创的飞龙
·
2024-01-14 04:30
数据科学
python
【Python】编程练习的解密与实战(一)
目录1.初识Python2.实验报告一实验目的实验要求实验代码实验结果实验体会总结1.初识PythonPython是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、
数据科学
Sarapines Programmer
·
2024-01-14 01:59
#
【Python】
python
开发语言
算法
编程
练习
Pandas实战100例 | 案例 29: 时间序列分析 - 滚动窗口计算
案例29:时间序列分析-滚动窗口计算知识点讲解时间序列数据分析是
数据科学
中的一个重要领域。Pandas提供了处理时间序列的强大功能,包括滚动窗口计算。
惊鸿若梦一书生
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2024-01-13 22:58
Pandas实战100例
pandas
xinference
无论你是研究者,开发者,或是
数据科学
家,都可以通过XorbitsInference与最前沿的AI模型,发掘更多可能。xi
vitaminYZZ
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2024-01-13 21:45
深度学习/LLM
gpt-3
UCB Data100:
数据科学
的原理和技巧:第十三章到第十五章
十三、梯度下降原文:GradientDescent译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用梯度下降进行数值优化到目前为止,我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程,并通过选择最小化损失函数的θ\thetaθ的值来优化参数。到目前为止,我们已经通过以下两种方法优化了θ\thetaθ:1.使用微积分对损失函数关于θ\the
绝不原创的飞龙
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2024-01-13 20:26
数据科学
python
Colab 谷歌免费的云端Python编程环境初体验
GoogleColab是一个强大且免费的云端Python编程环境,为学生、研究人员和开发者提供了一个便捷的平台来开展
数据科学
、机器学习和深度学习项目。Colab有哪些功能?
LF-DevJourney
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2024-01-13 19:09
AIGC
工具
Python
python
开发语言
AIGC
Colab
在线开发环境
免费开发环境
UCB Data100:
数据科学
的原理和技巧:第六章到第十章
六、正则表达式原文:RegularExpressions译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0学习成果了解Python字符串操作,pandasSeries方法解析和创建正则表达式,使用参考表使用词汇(闭包、元字符、组等)描述正则表达式元字符这些内容在第6和第7讲中涵盖。6.1为什么处理文本?上一堂课,我们了解了定量和定性变量类型之间的区别。后者包括字符串数据——第6讲的主要焦点。在本笔记中,我
绝不原创的飞龙
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2024-01-13 14:00
数据科学
数据库
mysql
【
Python机器学习
】深度学习——调参
先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上:fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas
zhangbin_237
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2024-01-13 12:05
Python机器学习
python
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
分类
分类算法
Python 地理空间分析
前文我们将快速浏览Python的(空间)
数据科学
生态系统,并了解如何使用一些基本的开源Python包,例如:pandas/geopandasshapelypysalpyprojosmnx/pyrosmmatplotlib
亚图跨际
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2024-01-13 11:24
交叉知识
Python
python
数据挖掘
地理空间分析
【Python】编程练习的解密与实战(三)
目录1.初识Python2.实验报告三实验目的实验要求实验代码实验结果实验体会总结1.初识PythonPython是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、
数据科学
Sarapines Programmer
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2024-01-13 11:24
python
python
开发语言
算法
编程
练习
腾讯云AI能力(上)
一、腾讯云AI能力矩阵及相关产品介绍两个AI开发平台:1)机器学习平台TI-ONE,是一个面向
数据科学
家及算法工程师的机器学习平台,提供从数据处理、模型训练、自动学习、模型评估到模型发布部署的全流程支持
庞玖
·
2024-01-13 08:52
上海AI实验室等开源,音频、音乐统一开发工具包Amphion
上海AI实验室、香港中文大学
数据科学
院、深圳大数据研究院联合开源了一个名为Amphion的音频、音乐和语音生成工具包。
RPA中国
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2024-01-13 08:21
人工智能
音视频
python三方库学习之Numpy学习
随着
数据科学
(DataScience,简称DS,包括大数据分析与处
小菠萝Mm
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2024-01-13 07:52
python
学习
numpy
几种常见的python开发工具对比
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,被广泛应用于
数据科学
、机器学习、Web开发等领域。随着Python在各个领域的应用越来越广泛,越来越多的Python开发工具也涌现出来。
程序员万万
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2024-01-13 06:41
开源
python
开发语言
pycharm
vscode
数据科学
低代码工具思考2—现状分析
数据科学
工具伴随着计算机技术的发展也在持续的演进。数据库、大数据以及人工智能等时代标志性技术的出现,对
数据科学
工具的能力也有了更高的要求。
colorknight
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2024-01-13 03:15
低代码
数据科学
LangChain
Kettle
RapidMiner
Flowise
Spark
分类算法入门:决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法
实践案例:垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4实践案例5.未来发展与挑战5.1新兴算法的出现5.2面临的挑战写在最后写在开头在
数据科学
和数据挖掘领域
theskylife
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2024-01-12 20:01
数据挖掘
分类
决策树
数据挖掘
人工智能
机器学习
师傅带练|在线实习项目,提供实习证明
八大项目:某实习网站招聘信息采集与分析(Python数据采集与分析)股票价格形态聚类与收益分析(Python金融分析)某平台网络入侵用户自动识别(
Python机器学习
)某平台广东省区采购数据分析(Excel
泰迪智能科技
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2024-01-12 19:11
大数据
大数据在线实习项目
大数据
ssmPython在线学习平台(开题+源码)
Python作为一种广泛应用于
数据科学
、人工智能、Web开发等多个领域的编程语言,受到了广泛的关注和学习需求。然而,传统的线下Python培训课程往往
杰简程序毕设
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2024-01-12 17:09
学习
Python机器学习
/深度学习入门-基础类型1
1.基础类型1.1.数值类型Python支持以下数值、标量类型:integer-整型Float-浮点型Complex-复合体Booleans-布尔值因此,Python可以用基本算术运算+、-、*、/、%(取模)来替代袖珍计算器类型装换:1.2容器Python提供了许多有效的容器类型,其中可以存储对象集合List-列表列表是对象的有序集合,它们可能具有不同的类型。索引:访问列表中包含的各个对象:从负
子虚先生√
·
2024-01-12 17:38
python
开发语言
机器学习
深度学习
链表
【深度学习:Synthetic Training Data 】合成训练数据简介
创建合成数据的两种方法尽管文明正在产生大量的数据(根据最近的研究,每天有2.5万亿字节的新数据),但计算机视觉和机器学习
数据科学
家在获取足够的数据来训练和制作计算机视觉模型时仍然面临许多挑战。
jcfszxc
·
2024-01-12 17:24
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
“编程语言大比拼:Python、JavaScript、Java与C#的优劣与选择“。
它适用于多种应用,包括Web开发、
数据科学
、机器学习、网络爬虫等。Py
D_ovis
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2024-01-12 16:45
python
javascript
java
【
Python机器学习
】深度学习——一些理论知识
深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力,但深度学习算法往往经过精确调整,只适用于特定的使用场景。先学习一些简单的方法,比如用于分类和回归的多层感知机(MLP),它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MPL也被称为(普通)前馈神经网络,有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型,执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化:importmglearnimportmatplotl
zhangbin_237
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2024-01-12 14:01
Python机器学习
python
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
【
Python机器学习
】决策树集成——梯度提升回归树
理论知识:梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”,但这个模型既能用于回归,也能用于分类。与随机森林方法不同,梯度提升采用连续的方式构造树,每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下,梯度提升回归树中没有随机化,而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小(1-5之间),这样的模型占用内存小,预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型(弱学习
zhangbin_237
·
2024-01-12 14:27
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
回归
【Python】编程练习的解密与实战(二)
目录1.初识Python2.实验报告二实验目的实验要求实验代码实验结果实验体会总结1.初识PythonPython是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、
数据科学
Sarapines Programmer
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2024-01-12 12:05
python
windows
python
开发语言
算法
编程
1 yolo v5 anli
yolov5anli提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
Chance Z
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2024-01-12 10:33
深度学习
YOLO
【
Python机器学习
】SVM——预处理数据
为了解决特征特征数量级差异过大,导致的模型过拟合问题,有一种方法就是对每个特征进行缩放,使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。“人工”处理方法:importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai
zhangbin_237
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2024-01-12 09:05
Python机器学习
机器学习
python
支持向量机
svm
人工智能
【
Python机器学习
】SVM的优缺点
核支持向量机是非常强大的模型,SVM允许决策边界很复杂,即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好,但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好,但更高数量级的数据上,在运行时间和内存使用方面可能面临调整。SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心,而且SVM模型很难检查,可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的
zhangbin_237
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2024-01-12 09:05
Python机器学习
机器学习
支持向量机
python
【
Python机器学习
】SVM——一些理论知识
向数据中添加非线性特征,可以让线性模型变得强大,但是通常来说我们不知道要添加哪些特征,而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器,而不用实际计算可能非常大的新的数据表示,这种技巧叫做核技巧,它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离(内积),而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机,将数据映射到更高维空间中有两种办法:一种是多项式核,在一定阶数内计算原始特征的所有可能
zhangbin_237
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2024-01-12 09:35
Python机器学习
机器学习
支持向量机
python
人工智能
【
Python机器学习
】SVM——调参
下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果:importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr
zhangbin_237
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2024-01-12 09:31
Python机器学习
支持向量机
机器学习
python
人工智能
svm
【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇
用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和
数据科学
领域,决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。
精英的英
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2024-01-12 08:56
天网计划
算法
深度学习
决策树
人工智能
python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院
:
数据科学
、人工智能从业者的在线大学。
数据科学
(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样,要求所有输入和输出变量均为数字。
weixin_39974882
·
2024-01-12 06:36
python
分类变量编码
【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法
“one-hot”在一次
数据科学
面试中听到这样的对话我不会感到惊讶。不过,这将是相当惊人的,「因为只有一小部分
数据科学
项目涉及机器学习,而实际上所有这些项目都涉及一些离散数
风度78
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2024-01-12 06:34
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
数据科学
和人工智能技术笔记 十七、聚类
十七、聚类作者:ChrisAlbon译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0凝聚聚类image#加载库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering#加载数据iris=datasets.load_iris()
布客飞龙
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2024-01-12 06:08
【机器学习】模型调参工具:Hyperopt 使用指南
的优缺点3.如何使用Hyperopt进行调参3.1安装Hyperopt3.2构建超参数空间3.3定义目标函数3.4运行Hyperopt优化3.5获取最优超参数4.XGB调参代码示例参考资料前言在机器学习和
数据科学
领域
Avasla
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2024-01-12 06:31
工具
机器学习算法
机器学习
人工智能
调参
参数优化
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
XGBoost在解决结构化数据的分类和回归问题上表现出色,成为许多
数据科学
竞赛中的常胜将军。
草明
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2024-01-11 23:56
数据结构与算法
boosting
集成学习
机器学习
python数据分析与应用课后题答案第五章_《Geocomputation with R》第五章参考答案
作者:黄天元,复旦大学博士在读,热爱
数据科学
与开源工具(R),致力于利用
数据科学
迅速积累行业经验优势和科学知识发现,涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等,著有《R
weixin_39717121
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2024-01-11 23:06
Python清理数据的常用方法总结
目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在
数据科学
和机器学习领域,数据清理是一个非常重要的步骤。
傻啦嘿哟
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2024-01-11 23:00
关于python那些事儿
python
开发语言
Python机器学习
库之orange3使用详解
概要
数据科学
和机器学习是当今科技领域的重要组成部分,而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。
Rocky006
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2024-01-11 21:43
信息可视化
人工智能
开发语言
后端
python
机器学习
使用Flask快速部署PyTorch模型
对于
数据科学
项目来说,我们一直都很关注模型的训练和表现,但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。
AAI机器之心
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2024-01-11 20:49
flask
pytorch
python
人工智能
opencv
机器学习
后端
Python GUI 新手入门教程:轻松构建图形用户界面
被广泛应用于从web开发到
数据科学
的各个领域。
Rocky006
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2024-01-11 18:26
python
开发语言
数据分析框架:实现99%准确率
我写这篇文章的目的,是为参加
数据科学
社区Kaggle简单指引。大多数初学者无从下手,因为他们使用自己不理解的库和算法,就像陷入黑盒。
weixin_30882895
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2024-01-11 17:01
人工智能
python
开发工具
《PySpark大数据分析实战》-27.数据可视化图表Pyecharts介绍
热衷于各种主流技术,热爱
数据科学
、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员(PCTA)、TiDB数据库专家(PCTP)、TiDB数据库认证SQL开发专家(PCSD)认证。
wux_labs
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2024-01-11 16:21
PySpark大数据分析实战
数据分析
数据挖掘
大数据
数据科学
PySpark
关于大数据工程师的基础知识
这群人在国外被叫做
数据科学
家(DataScientist),这个头衔最早由D.J.Pati和JeffHammerbacher于2008年提出,他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook
xiaokaiabcde
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2024-01-11 13:23
大数据
大数据基础
大数据开发
大数据学习
大数据工程师需要哪些基础知识?
这群人在国外被叫做
数据科学
家(DataScientist),这个头衔最早由D.J.Pati和JeffHammerbacher于2008年提出,他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook
qunqun8889
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2024-01-11 13:23
大数据
大数据
大数据学习
大数据开发
大数据分析
大数据入门
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