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机器侠学习夜战

机器侠学习夜战pdf

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  • 软件大小:0KB
  • 软件汉语言文学自考培训:中文
  • 软件品种:国产erp系统软件/程序开辟
  • 软件受权:免费软件生死狙击
  • 更新时间:2020-09-07 18:14
  • 软件等级:
  • 应用平台:WinAll
  • 软件官网:

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书籍封面介绍

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章节目录

狄仁杰第一部分与部份的区别 分类

第1章 机器侠学习基础  

1.1  何谓机器侠学习  

1.1.1  温湿度传感器和海量数据英语  

1.1.2  机器侠学习非常重要  

1.2  关键术语  

1.3  机器侠学习的主要任务栏  

1.4  怎么样选择平妥的画法  

1.5  开辟机器侠学习苹果应用程序商店的步子  

1.6  Python汉语言文学自考培训的燎原之势  

1.6.1  可执行伪代码  

1.6.2  Python比较流行性  

1.6.3  Python汉语言文学自考培训的特色  

1.6.4  Python汉语言文学自考培训的硅藻泥缺点  

1.7  NumPy函数库基础  

1.8  本章小节  

第2章 k-邻里画法   

2.1  k-邻里画法简述  

2.1.1  精算:使用Python导入数据英语  

2.1.2  从文本文件中条分缕析数据英语  

2.1.3  怎么样免试分类器  

2.2  示例:使用k-邻里画法改进花前月下网站的配对效率  

2.2.1  精算数据英语:从文本文件中条分缕析数据英语  

2.2.2  条分缕析数据英语:使用Matplotlib创建散点图  

2.2.3  精算数据英语:归一化数值  

2.2.4  免试画法:表现完整程序稽查分类器  

2.2.5  使用画法:构建完整可用系统  

2.3  示例:手写识别系统  

2.3.1  精算数据英语:将图象转换为免试客流量  

2.3.2  免试画法:使用k-邻里画法识别手写数字  

2.4  本章小节  

第3章 决策树   

3.1  决策树的构造  

3.1.1  信息增益  

3.1.2  分开数据英语集  

3.1.3  递归构建决策树  

3.2  在Python中使用Matplotlibandroid 注解绘制树形图ppt模板  

3.2.1  Matplotlibandroid 注解  

3.2.2  构造android 注解树  

3.3  免试和存储分类器  

3.3.1  免试画法:使用决策树执行分类  

3.3.2  使用画法:决策树的存储  

3.4  示例:使用决策树预测变色镜品种  

3.5  本章小节  

第4章 基于概率论答案的分类方法:朴素贝叶书斯   

4.1  基于贝叶书斯决策驾照理论考试的分类方法  

4.2  条件概率  

4.3  使用条件概率来分类  

4.4  使用朴素贝叶书斯展开world文档分类  

4.5  使用Python展开文本分类  

4.5.1  精算数据英语:从文本中构建词客流量  

4.5.2  训练画法:从词客流量计算概率  

4.5.3  免试画法:根据现实主义者情况修改分类器  

4.5.4  精算数据英语:world文档词袋3d66模型下载  

4.6  示例:使用朴素贝叶书斯过滤废品邮件登录  

4.6.1  精算数据英语:切分文本  

4.6.2  免试画法:使用朴素贝叶书斯展开交叉稽查  

4.7  示例:使用朴素贝叶书斯分类器从个人广告中获取幼儿园区域倾向  

4.7.1  采访数据英语:导入rss源  

4.7.2  条分缕析数据英语:咋呼地域骨肉相连的用词  

4.8  本章小节  

第5章 Logistic回归   

5.1  基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类  

5.2  基于最优化方法的特等回归系数确定  

5.2.1  梯度腾达法  

5.2.2  训练画法:使用梯度腾达找到特等参数  

5.2.3  条分缕析数据英语:画出决策边界  

5.2.4  训练画法:轻易梯度腾达  

5.3  示例:从疝气大灯病症预测病马的死亡率计算公式  

5.3.1  精算数据英语:处理数据英语中的缺失值  

5.3.2  免试画法:用Logistic回归展开分类  

5.4  本章小节  

第6章 赞同客流量机  

6.1  基于最大间隔分隔数据英语  

6.2  探索最大间隔  

6.2.1  分类器求解的优化问题  

6.2.2  SVM应用的一般前端框架学习网  

6.3  SMO高效优化画法  

6.3.1  Platt的SMO画法  

6.3.2  应用简化版SMO画法处理小规模税率数据英语集  

6.4  运用完整Platt SMO画法加速优化  

6.5  在烦冗数据英语上应用核函数  

6.5.1  运用核函数将数据英语映射到高维空间  

6.5.2  径向基核函数  

6.5.3  在免试中使用核函数  

6.6  示例:手写识别问题回顾  

6.7  本章小节  

第7章 运用AdaBoost元画法上移分类

suv性能排名榜榜   

7.1  基于数据英语集密密麻麻样片的分类器  

7.1.1  bagging:基于数据英语轻易重样片的分类器构建方法  

7.1.2  boosting  

7.2  训练画法:基于错误提升分类器的suv性能排名榜榜  

7.3  基于单层决策树构建弱分类器  

7.4  完整AdaBoost画法的实现  

7.5  免试画法:基于AdaBoost的分类  

7.6  示例:在一个难数据英语集上应用AdaBoost  

7.7  非均衡分类问题  

7.7.1  其他分类suv性能排名榜榜度量指标:命中率。唤回率及ROC曲线  

7.7.2  基于代价函数的分类器决策控制  

7.7.3  处理非均衡问题的数据英语样片方法  

7.8  本章小节  

第二部分与部份的区别 运用回归预测数值型数据英语

第8章 预测数值型数据英语:回归   

8.1  用线性回归找到特等拟合直线  

8.2  一对加权线性回归  

8.3  示例:预测鲍鱼的骨龄  

8.4  缩减系数来“接头”数据英语  

8.4.1  岭回归  

8.4.2  lasso  

8.4.3  前向逐级回归  

8.5  权衡过错与方差  

8.6  示例:预测乐高玩具套装的价格  

8.6.1  采访数据英语:使用Google购物的API  

8.6.2  训练画法:建立3d66模型下载  

8.7  本章小节  

第9章 树回归  

9.1  烦冗数据英语的幼儿园区域性建模  

9.2  连续和离散型怀孕后期生男孩特征的树的构建  

9.3  将CART画法用于回归  

9.3.1  构建树  

9.3.2  运行代码  

9.4  树剪枝  

9.4.1  预剪枝  

9.4.2  后剪枝  

9.5  3d66模型下载树  

9.6  示例:树回归与标准回归的比较  

9.7  使用Python的Tkinter库创建GUI  

9.7.1  用Tkinter创建GUI  

9.7.2  集成Matplotlib和Tkinter  

9.8  本章小节  

第三部分与部份的区别 无监理学习

第10章 运用K-均值聚类画法对未标出数据英语分期  

10.1  K-均值聚类画法  

10.2  使用后处理来上移聚类suv性能排名榜榜  

10.3  二分K-均值画法  

10.4  示例:对地图上的点展开聚类  

10.4.1  Yahoo! PlaceFinder API  

10.4.2  对地理水标展开聚类  

10.5  本章小节  

第11章 使用Apriori画法展开关联条分缕析  

11.1  关联条分缕析  

11.2  Apriori公理  

11.3  使用Apriori画法来发觉频繁集  

11.3.1  生成候车项集  

11.3.2  组织完整的Apriori画法  

11.4  从频繁项汇集挖掘关联关于规则的作文  

11.5  示例:发觉代表会议信任投票中的程式  

11.5.1  采访数据英语:构建美国代表会议党鞭信任投票记录的事情数据英语集  

11.5.2  免试画法:基于美国代表会议党鞭信任投票记录挖掘关联关于规则的作文  

11.6  示例:发觉毒蘑菇公寓的相似怀孕后期生男孩特征  

11.7  本章小节  

第12章 使用FP-growth画法来高效发觉频繁项集  

12.1  FP树:用于获取编码表数据英语集的有效方式  

12.2  构建FP树  

12.2.1  创建FP树的数据英语结构  

12.2.2  构建FP树  

12.3  从一棵FP树中挖掘频繁项集  

12.3.1  掠取条件程式基  

12.3.2  创建条件FP树  

12.4  示例:在Twitter源中发觉一些共现词  

12.5  示例:再也闻网站点击流中挖掘  

12.6  本章小节  

第四部分与部份的区别 其他u盘启动盘制作工具

第13章 运用PCA来简化数据英语  

13.1  降维技术  

13.2  PCA  

13.2.1  移动3dmax水标轴设置  

13.2.2  在NumPy中实现PCA  

13.3  示例:运用PCA对半导体制造数据英语降维  

13.4  本章小节  

第14章 运用SVD简化数据英语  

14.1  SVD的应用  

14.1.1  阳性语义场楼层索引  

14.1.2  推荐系统  

14.2  矩阵分解  

14.3  运用Python实现SVD  

14.4  基于协同过滤的推荐引擎  

14.4.1  相似度计算  

14.4.2  基于物品名称的相似度还是夫妻电视剧播放基于购买户的相似度?  

14.4.3  推荐引擎的讲评  

14.5  示例:餐馆菜肴推荐引擎  

14.5.1  推荐未尝过的菜肴  

14.5.2  运用SVD上移推荐的效率  

14.5.3  构建推荐引擎面临的挑战  

14.6  基于SVD的图象压缩  

14.7  本章小节  

第15章 大数据英语与MapReduce  

15.1  MapReduce:分布式画法计算的前端框架学习网  

15.2  Hadoop流  

15.2.1  分布式画法计算均值和方差的mapper  

15.2.2  分布式画法计算均值和方差的reducer  

15.3  在Amazon网络服务上运行Hadoop程序  

15.3.1  AWS上的可用服务  

15.3.2  开启Amazon网络服务之旅  

15.3.3  在EMR上运行Hadoop政工  

15.4  MapReduce上的机器侠学习  

15.5  在Python中使用mrjob来明朗化MapReduce  

15.5.1  mrjob与EMR的无缝集成  

15.5.2  mrjob的一个MapReduce脚本剖析  

15.6  示例:分布式画法SVM的Pegasos画法  

15.6.1  Pegasos画法  

15.6.2  训练画法:用mrjob实现MapReduce版本的SVM  

15.7  你真的需要MapReduce吗?  

15.8  本章小节  

附录翻译A  Python入门  

附录翻译B  线性代数  

附录翻译C  概率论答案复习  

附录翻译D  电影资源  

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