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搜索资源列表

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. Python官方文档内置函数整理 高清PDF版

  2. 内置函数， 一般都是因为使用频率比较频繁或是是元操作， 所以通过内置函数的形式提供出来， 通过对 python的内置函数分类分析可以看出来：基本的数据操作基本都是一些数学运算（当然除了加减乘除）、逻辑操作、集合操作、基本 IO 操作，然后就是对于语言自身的反射操作，还有就是字符串操作，也是比较常用的，尤其需要注意的是反射操作。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-19
    • 文件大小：80896
    • 提供者：jihong10102006

  1. 数据可视化教程python

  2. pandas,seaborn在数据可视化过程中各常用函数介绍分析及总结，pandas与seaborn的对比分析教程

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：t719999727

  1. python与数据挖掘

  2. 本书主要分为两大部分，基础篇和建模应用篇。基础篇介绍了有关Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制等基础知识。建模应用篇主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在Python中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用Python进行分析挖掘建模的方法。本书配套提供了书中使用的示例代码及所用的数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的Python的使用方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-01
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：jumoran

  1. Python数据分析

  2. 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-02-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zy1761069

  1. python-seaborn库-常用代码

  2. python-seaborn库-常用代码，列举了常用的绘图函数，以及比较常用的操作，代码结构清晰，注释明了，适合参考。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：4096
    • 提供者：rfhjty

  1. Python数据分析：过去、现在和未来（附52页ppt）.pdf

  2. Python数据分析:过去、现在和未来。报告中讲解了python中常用的函数库，版本管理，对于不同语言的支持，发展阶段等。为python爱好者提供新的洞见。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. 时间序列分析

  2. python时间序列分析2018/12/7 python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园 1.均值 X staticnary series Non-stationary serles Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值 不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均 值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的 2.方差 X tationary series Non-Stationary ser

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-03-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：vanghoh

  1. 练习Python的实验.doc

  2. Python对数据读取（txt、csv、excel），Python对概率论：离散型常见分布的模拟及其应用，Python对概率论：连续型常见分布的模拟及其应用，Python来求解数据的常用统计量值，绘制经验分布函数图形，Python来解决假设检验问题，掌握t检验的几种方法及其Python实践，简单的回归分析和主成分分析。 包括完整的代码和注释，以及实验结果图。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_44762986

  1. Python数据类型之Number数字操作实例详解

  2. 主要介绍了Python数据类型之Number数字操作,结合实例形式详细分析了Python数字类型的概念、功能、分类及常用数学函数相关使用技巧,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：56320
    • 提供者：weixin_38741540

  1. python数据分析常用函数

  2. 转行数据分析近2个月啦，很感谢公司的领导能给像我这样转行的人一个机会，下面分享了我之前总结的数据分析流程和python相关的函数（pandas和numpy包里一些常用的操作），当做一个速查表吧，需要有需要的同学不必满世界搜索，所见即所得。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：289792
    • 提供者：little_nono

  1. 深入分析python数据挖掘 Json结构分析

  2. json是一种轻量级的数据交换格式，也可以说是一种配置文件的格式 这种格式的文件是我们在数据处理经常会遇到的 python提供内置的模块json，只需要在使用前导入即可   你可以通过帮助函数查看json的帮助文档 json常用的方法有load、loads、dump以及dumps，这个都属于python初级，我不做过多解释 json可以结合数据库一起使用，在这以后要处理大量数据时非常有用 下面我们正式来利用数据挖掘对json文件进行处理 现在很多网站都运用了Ajax，所以一般很多都是XHR文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：649216
    • 提供者：weixin_38674223

  1. 数据的CSV文件存取

  2. 数据的CSV文件存取 本文的主要内容是基于中国大学mooc（慕课）中的“Python数据分析与可视化”课程进行整理和总结。 CSV，Comma-Separated Value，逗号分隔符，CSV是一种常见的文件格式，用于存储批量数据，常用于存储一维和二维数据。 如下表所示，存储称为CSV文件后变成用逗号分隔的数据文件。 Numpy中有两个函数可以用来将文件写入CSV格式，并从CSV文件中读取数据。 将数据写入CSV文件 np.savetest(frame,array,fmt=’%.18e’,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：176128
    • 提供者：weixin_38677234

  1. ufunc函数常用运算、ufunc函数广播机制——《Python数据分析与应用》笔记

  2. ufunc 函数全称为通用函数，是一种能够对 数组 中的所有元素进行操作的函数。 Numpy ufunc函数常用的 ufunc 函数运算数组的四则运算数组的比较运算逻辑运算ufunc 函数的广播机制 常用的 ufunc 函数运算 常用的 ufunc 函数运算有四则运算、比较运算和逻辑运算等。 数组的四则运算 数组间的四则运算是对每个数组中的对应位置的元素分别进行四则运算，所以进行四则运算的两个数组的 形状必须相同，如果不同，在满足一定条件下，数组广播之后还可以进行运算。 # 数组相加 x = n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38743391

  1. Python数据分析实战8.2- 系统模块下的路径操作【python】

  2. 【课程8.2】 系统模块下的路径操作 os 模块：提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录 1.os模块：系统模块 – 常用命令 import os # 导入模块 print(os.name) # 输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用'nt'表示，对Linux/Unix用户，它是'posix'。 print(os.getcwd()) # 函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。 print(os.listdir()) # 返回指定目录下的所有文件和目录

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38719702

  1. statspy:使用Python做统计分析-源码

  2. 统计 使用Python做统计分析，我是认真的！ 使用ndarray ， series和DataFrame三个数据存储对象作为统计分析的基石。 将python的数据分析经典三部曲numpy,pandas,matplotlib的实用函数改写为中文名函数，作为整个数据分析的基础。 实现常用的统计计算功能，努力做到和R包媲美。 statsmodels库函数，实现统计模型计算。 最后向机器学习sklearn库方向努力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_42120550

  1. 基于Numpy的统计分析实战

  2. 标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。学习内容：1.从文件中读取数据2.将数据写入文件3.利用数学和统计分析函数完成实际统计分析应用4.掌握数组相关的常用函数numpy.savetxt方法需要2个参数：第1个参数是文件名，数据类型为字符串str；第2个参数是被写入文件的nda数据，数据类型为ndarray对象。从上图可以看出，ndarray对象中的元素数据类型原本为int,但写入文件时转变为float。numpy.loadtxt方法需要1个参数：参数使文件名，数据类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：627712
    • 提供者：weixin_38628612

  1. 基于Numpy的统计分析实战

  2. 标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 学习内容： 1.从文件中读取数据 2.将数据写入文件 3.利用数学和统计分析函数完成实际统计分析应用 4.掌握数组相关的常用函数 numpy.savetxt方法需要2个参数：第1个参

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：620544
    • 提供者：weixin_38691970

  1. python数据归一化及三种方法详解

  2. 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：    其中max为样本数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38633576

  1. python回归分析总结–线性模型及岭回归

  2. 1、回归分析概括 目标值（因变量）是连续型数据，通过某种函数关系找到因变量和自变量之间的关系，进而预测目标。 常见的回归：线性回归、岭回归、非线性回归 回归拟合目标：计算自变量与因变量关系的函数参数 通过不断拟合缩小预测值与真实值的差距：最终使得这个差距（误差项）成为一组均值为0，方差为1的随机数。 2、损失函数 3、优化算法 使得损失函数值达到最小的方法。 方法： 正规方程 梯度下降 4、python的API 4.1.1 statsmodels.formula.api.OLS():普通最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38592455
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