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  1. Modern Python Cookbook_Python教程

  2. 该压缩包是最新的python教程，里面包含基本的python用法以及简单的项目实例，高清PDF以及配套书籍代码，欢迎大家下载学习！ 第一章，数字，字符串，和元组，将会看到不同类型的数字，工作 使用字符串，使用元组，并在Python中使用必不可少的内置类型。 我们也会利用 Unicode字符集合的全部功能。 第2章，语句和语法，将介绍创建脚本文件的一些基础知识。 然后 我们将继续看一些复杂的陈述，包括，如果，尝试， 和提高。 第3章，函数定义，将研究许多函数定义技术。 我们还会看一下python3

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：jinyuan7708

  1. 测试工程师校招面试题库.pdf

  2. 测试工程师校招面试题库 涵盖面试技巧及java、c++、Python、Shell等相关技术知识！ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网摩 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有测试,语言基础和算法 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否进名企的是项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38729221

  1. 统计学习方法及代码实现(Python)

  2. 全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：qq_30121457

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38661236

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38745003

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。 Sklearn具有以下特点： 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38555350

  1. Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码）

  2. 除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 逻辑回归：from

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38703980

  1. deploy-ml-model：使用flask和docker将简单的机器学习模型部署到AWS ec2实例-源码

  2. 将机器学习模型用作Web服务 使用和将简单的机器学习模型作为Web服务提供服务。 入门 使用Model_training.ipynb在上训练逻辑回归模型并生成一个腌制的模型文件（iris_trained_model.pkl） 使用app.py将推理逻辑包装在Flask服务器中，以将模型用作REST Web服务： 执行命令python app.py以运行flask应用程序。 转到浏览器，然后单击URL 0.0.0.0:80以获取消息Hello World! 显示。 注意：此时可能会收到权限错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42168555