“Python数据分析与机器学习实战”课程大纲
“Python数据分析与机器学习实战”课程大纲
机器学习实战
机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习) 一、简介 Scikit-learn集成了很多机器学习需要使用的函数，学习Scikit-learn能简洁、快速写出机器学习程序。并且通过代码更加深入的了解机器学习模型，学习如何处理数据，如何选择模型，如何选择和调整模型参数。 二、配置必要的环境 1、推荐安装Anaconda（集成Python和很多有用的Package） 2、编辑器：Spyder 或 Pycharm 或 Jupyter Notebook 三、开始实战（处理CSV表格数据） 1、下载数据 数据集为房屋信息housing，代码运行后，会下载一个tgz文件，然后用tarfile解压，解压后目录中会有一个housing.scv文件（可以自行用excel打开看看），下载代码为： import os import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROOT = "https://https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html,/ageron/handson-ml/master/" HOUSING_PATH = "datasets/housing" HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + "/housing.tgz" def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH): if not os.path.isdir(housing_path): os.makedirs(housing_path) tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz") urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path) housing_tgz = tarfile.open(tgz_path) housing_tgz.extractall(path=housing_path) housing_tgz.close()
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html, = 's1' https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训
https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
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如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
Python数据分析与展示教学大纲
Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）
零基础学习PHP-从零开始学习PHP-PHP基础教程-PHP简明教程 (1)
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
PythonWeb开发基础教程教案PDF版进店另有word版或PPT版
教案 课程名称Python Web开发基础教程课程代码 系(部) 教研室(实验室) 授课教师 职称 年月
课程 名称 Python Web开发基础教程总计： 62 学时课程 类别 专业课课程代码 授课教师学分 讲授： 44 学时 实验： 22 学时 其他：学时 授课对象教材 和主要参考资料教材：夏帮贵《Python Web开发基础教程》人民邮电出版社 2019.12 参考资料：[美] Julia Elman（茱莉亚·埃尔曼），[美] Mark Lavin（马克·拉温）著，侯荣涛，吴磊译《轻量级Django》，中国电力出版社,2016.10 课程简介 Python 因其功能强大、简单易学、开发成本低廉，已成为深受广大应用程序开发人员喜爱的程序设计语言之一。Python 被广泛应用到各种领域，从简单的文字处理，到Web 应用和游戏开发，甚至于数据分析、人工智能和航天飞机控制，Python 都能胜任。随着网络的广泛普及，Web 应用开发已成为开发人员的必备技能之一。Python 具备上百种Web 开发框架，使用Web 框架在Python 中开发Web 应用，可以极大地提高开发效率。 Django 是Python 世界中成熟的Web 框架。Django 功能全面，各模块之间紧密结合。由于Django 提供了丰富、完善的文档，因此开发人员可以快速掌握Python Web 开发知识并及时解决学习中遇到的各种问题 《Python Web开发基础教程》课程作为Python Web开发入门教学课程，讲授内容主要包括：开发环境配置、Django 配置、URL 分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django 工具等内容。 本课程是一门实践性非常强的课程，因此在教学过程中应注重理论紧密联系实际和加强实习环节的教学，通过实验要掌握Python Web开发方法技巧。 教学难点重点第 1 章Python Web 开发起步第 2 章Django 配置 第 3 章URL 分发 第 4 章模型和数据库 第 5 章视图 第 6 章模板 第7 章表单 第8 章Django工具 第9 章Python在线题库
python数据分析(DOC46页)
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
只需十四步：从零开始掌握Python
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） 2017-03-14 机器之心 选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。 基础篇 第一步：基本Python 技能 如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装Python 2.7。 ?
python数据分析过程示例
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
【IT专家】《python与机器学习实战》笔记(一)
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 《python与机器学习实战》笔记(一) 2018/06/11 9 机器学习追求的是合理的假设空间的选取和模型的泛化能力。 ?人生苦短，我用python。 ?单纯的lambda表达式 f = lambda x:pow(x,2) f(2) ?如上两行代码，定义一个lambda表达式f,输入参数为x，返回为x的平方 ?机器学习的过程： ?获取与处理数据 ?选择与处理数据 ? ?评估与可视化结果 ?import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef get_model(deg): return lambda input_x=x0: np.polyval(np.polyfit(x, y, deg), input_x)# Get the cost of regression model above under given x, ydef get_cost(deg, input_x, input_y): return 0.5 * ((get_model(deg)(input_x) - input_y) ** 2).sum()# Set degreestest_set = (1, 4, 10)for d in test_set: print(get_cost(d, x, y))# Visualize resultsplt.scatter(x, y, c=“g”, s=20)for d in test_set: plt.plot(x0, get_model(d)(), label=“degree = {}”.format(d))plt.xlim(-2, 4)plt.ylim(1e5, 8e5)plt.legend()plt.show() ? ?96732238800.3529294112406641.6774375874846680.09283 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！
python语言零基础入门-字典映射
1、字典dict 基本概念 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 键必须是唯一的，但值则不必。 In [1]: {'小头爸爸': 35, '大头儿子': 6, '隔壁老王': 37}
{'a': 2} {'var1': 1, 'var2': 'hello', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': {'a': 1, 'b': 2}} {'var2': 'hello', 'var5': '添加一个值', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': '任意修改其中一个 值'} {} # 字典的特点 dic = {'a':1,'b':2,'c':3} # 键值对，一定共同出现，不能只有一个 dic = {'a':1,'a':2} print (dic) # 不允许同一个键出现两次：创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住 dic = {'var1':1, 'var2':'hello', 'var3':[1,2,3], 'var4':{'a':1,'b':2}} # key 必须是不可变对象，value 则可以是任意对象：数值，字符串，序列，字典 print (dic) # 字典是一个无序集合,序列由于没有key 来做对应，所以以顺序来对应值# 序列有顺序，字典没有！ dic['var5'] = '添加一个值' # 任意添加元素 dic['var4'] = '任意修改其中一个值' # 任意修改元素 del dic['var1'] # 任意删除元素 print (dic) dic.clear() # 清空词典所有条目 print (dic) del dic # 删除词典#print(dic)
Python数据可视化实战第一章
Python数据可视化实战第1期
法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html,
Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts
第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践
1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?其他库 包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观
matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下： plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签
Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.docsj.com/doc/8a7505781.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
Python基础入门课程-学习笔记
Python基础入门课程 --学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫Python，可能原因是最近人工智能，深度学习炒的比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少，不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程，要么是英文的，要么一开始就讲的比较深，连测试环境都搭建不起了。让人一看就有点畏难放弃了。最后终于发现了唐老师的视频教程，好了，废话不多说，我就把我最近一段时间的学习笔记给大家分享一下。 要想学习Python，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统：64位win7中文版 浏览器：Google Chrome，尽量不要用IE浏览器，测试中可能不能使用。 Python：Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe Python可以自行通过Baidu自行搜索下载安装即可。 二、Python安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更改安装路径到D盘，因为占用空间比较大。我就是安装到D盘。安装完成后你就可以在开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter Notebook。本次教程所有脚本全部在该notebook中运行和测试。
三、入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图，那么恭喜你，你已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、打开Jupyter notebook。 路径：开始菜单-所有程序- Anaconda3找到Jupyter Notebook单击打开， 界面如下。如能打开Dos窗口，不能出现下面的截图，请尝试安装Google Chrome，并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New，从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图：
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- 【IT专家】《python与机器学习实战》笔记(一)
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