Python机器学习实战系列教程,以案例和代码驱动的方式,帮助大家学习机器学习算法应用流程和各个链条环节,掌握构建场景建模解决方案并进行效果调优的能力。
本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML,讲解分类算法、回归算法、聚类算法和PCA降维算法的代码实践,并讲解超参数调优和交叉验证、训练集验证集切分等重要知识点。
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KNN算法(K近邻算法)是一种很朴实的机器学习方法,既可以做分类,也可以做回归。本文详细讲解KNN算法相关的知识,包括:核心思想、算法步骤、核心要素、缺点与改进等。
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这篇文章主要介绍了Python中的数据分析详解,对数据进行分析。数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。Python不受数据规模的约束...
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机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
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这是我最开始学Python时的一套学习路线,从入门到上手。(不敢说精通,哈哈~) 一、Python基础知识、变量、数据类型 二、Python条件结构、循环结构 三、Python函数 四、综合练习,...
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目录 ... 序言 1 神经网络与深度学习 ...1.1.2 监督学习型神经网络 ...1.2.1 如何将待预测数据输入到神经网络中 1.2.2 神经网络是如何进行预测的 1.2.3 神经网络如何判断自己预测得是否准确 1
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一、numpy简介NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组...机器学习模型:在编写机器学习算法时,需要对矩阵进行各种数值计算。例如矩阵乘法、换位、加法等。NumPy提供了一个非常好的库,用于简单(在编...
编辑:于腾凯 校对:洪舒越数据派THU(ID:DatapiTHU)经过这几个月的居家隔离,想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了,在线教育领域也因此迎来了一波爆发,竞争异...
为什么建议大学生学Python?