1.4 Python编程基础 1.Python基本语法 2.Python数据类型:常用数据类型有6种 1.5 Python数据运算 1.6 Python流程控制:使得解释器可以跳跃甚至回溯代码 1.7 其他 推荐从《python机器学习及实践》这本书开始学习,看书+复现书本里的案例代码+记笔记,以下是我自己在学习过程整理的笔记,纯分享。
最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下。 监督学习: 2.1.1分类学习(Classifier) 2.1.1.1 线性分类器(Linear Classifier) 2.1.1.2 支持向量机(Support Vector Classifier) 2.1.1.3 朴素贝叶斯(Native Bayes) 2.1.1.4 K近邻(K-Nearest Neighbor) 2.1.1.5 决策树(Decision Tree) ...
无监督学习(部分代码有错误更改中) 着重于发现数据本身的分布特点 (不需要对数据进行标记)节省大量人力 数据规模不可限量 1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类 K均值算法(预设聚类的个数 不断更新聚类中心 迭代...
3 实验三、函数和代码复用实验 16 4 实验四、组合数据类型的使用实验 26 5 实验四、文件操作及数据格式化实验 32 平均成绩 备注:实验考核要求及成绩评定 本课程共有 10 个上机实验(16 次),均为必做。实验考核由出勤与纪律情 况、实验任务完成情况、实验报告质量三个环节组成,成绩以百分计,满分 100 分。各考...
全部内容均安排Python编程实践,并配有完整的示例代码与注释。课程配套教材《机器学习及其Python实践(微课视频版)》(清华大学出版社)自2022年8月出版至2023年9月,一年时间已有国内7所高校使用本课程及配套教材。本课程特点如下: 系统性:系统梳理“机器学习”的知识体系,教学内容从经典模型到概率模型,再到神经网络与深度...
新闻 体育 汽车 房产 旅游 教育 时尚 科技 财经 娱乐 更多 登录 Python机器学习实践:随机森林算法训练及调参-附代码数智物语 2019-03-13 17:58:21 1/20评论 暂无评论 热门图集 加载失败,请刷新重试~
breast-cancer分类器-python机器学习及实践_breast_cancer数据集机器学习,乳腺癌分类(breast-cancer-classifier)问题-机器学习代码类资源难分**p〃 上传59 KB 文件格式 tar 来自于python机器学习及实践,该例子使用python sklearn numpy pandas来根据癌细胞的特征来判断良性/恶性...
4. 各种反问题相关的公式推导以及代码编写,我数学学的相对较好,所以可以提供一些公式推导的帮助。5. 在本地部署大模型,以及调用api部署大模型。6. 可帮助训练模型,使用恒源云平台。7. 可帮助部署pytorch的环境,anaconda环境。8. 如果你不知道写什么,我也可以提供思路,不管是课程作业还是毕业设计,我的想法源于我...
Python统计分析基础及实践 案例丰富赠送全部源代码 比SPSS更简单比R语言更好学 大数据时代 数据分析与应用从入门到精通 机器学习深度学习基础技能 统计之美 python建模 这是一本用Python学习统计分析、数据分析的基础读物。每章用一个常见的例子贯穿始终,通俗易懂,可吸引读者持续学习。涵盖数据整理、概率和统计推断等...
的机器学习分类指标体系是在衡量各个分类器的分类效果中最常用的,本文对这些指标的计算原理进行了全面的整理,其中,对二分类的G-mean值和Matthews相关系数做了三分类及更多分类上的推广定义,并利用UCI的机器学习数据的Vehicle Silhouettes (汽车轮廓)数据集进行了基于Sklearn的相应python实验,给出了相应python代码以及运行...