2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

matplotlib基本使用01 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings("ignore") matplotlib 采用面向对象的技术来实现，因此组成图表的各个元素都是对象，在编写较大的应用程序的时候，通过面向对象的方式使用matplotlib讲更加有效。但是使用这种面向对象的调用接口进行绘图会比较繁琐，因此matplotlib还提供了进行快速绘图的py

GoCalc 概述： 开发人工智能以玩Go的棋盘游戏，该程序的主要目的不一定是成为一个伟大的Go玩家，而是向用户解释AI为何做出自己决定的原因，并解释在哪里做出决定来自。 使用的主要外部库：kivy，tensorflow，keras，numpy，pandas和matplotlib。 当前的重点图片/视频（下面的其他图片/视频）： （（ vid01 ）游戏板界面演示。该前端显示当前尚未链接到后端预测模型。此vid的目的只是演示用户界面的开发。（2021-01-03）） 目前正在从事： 当前，影

Python工作坊中的机器学习 我的机器学习研讨会使用python语言实现不同算法（伊朗大不里士大学，2017年）。 内容 第1部分：使用现有软件包进行机器学习（第1至5周） 第01周和第02周： Numpy和Matplotlib软件包简介 第03周和第04周：使用Scikit Learn进行监督学习 第05周：使用Scikit Learn进行无监督学习 第2部分：实现我们的机器学习算法和模型（第5周至第10周） 第六周：线性分类 第07周：实现损耗功能（Softmax损耗和SVM损耗）