12 2020 档案
摘要:Pandas基本介绍 Pandas介绍 2008年才开发出来的库,专门用于数据挖掘. 基于numpy,借力于numpy计算方面性能高的优势. 基于matplotlib,能够简便的画图. 为什么使用Pandas numpy已经能够帮我们处理数据,能够结合matplotlib解决部分数据展示问题. 那么
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摘要:Numpy的优势 Numpy介绍 Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. Numpy支持常见的数组和矩阵操作. 对于同样的计算任务,使用numpy比直接使用python要简洁的多. numpy使用ndarray对象来处理多维数组
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摘要:Matplotlib之HelloWorld 什么是Matplotlib (1) 是专门用于开发2D图表(包括3D图表,但是不擅长) (2) 使用起来简单方便 (3) 以渐进,交互式方式实现数据可视化 为什么要学习Matplotlib 可视化是在整个数据挖掘过程的关键辅助工具,可以清晰的理解数据,从而
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摘要:人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3)
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摘要:github地址 机器学习概述 | 01 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Numpy | 03 Pandas | 04 Pandas | 04 机器学习之线性回归 | 05 机器学习之逻辑回归 | 06 机器学习之聚类 |
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摘要:配置 项目配置文件: 项目/.git/config git config --local user.name "rowrycho" git config --local user.emain "xxx@qq.com" 全局配置文件: ~/.gitcongig git config --global
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摘要:本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语
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摘要:高等数学基础 | 01 高等数学基础 | 01 微积分 | 02 微积分 | 02 泰勒公式与拉格朗日乘子法 | 03 线性代数基础 | 04 线性代数基础 | 04 特征值与矩阵分解 | 05 特征值与矩阵分解 | 05 概率论基础 | 06 核函数变换 | 07 熵与激活函数 | 08 假设检验
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摘要:买不到的数目 暴力做法 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m; bool check(int x){ for(int i=0;i<=x/n;i++){ for(int j=0;j<=x/m;j++){ int t=i*n+j*m;
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摘要:环境依赖 Python3.x的安装需要依赖这四个组件: gcc,zlib,zlib-devel,openssl-devel 这些需要大家预先安装,一次性安装四个组件的命令如下: sudo yum -y install gcc zlib zlib-devel openssl-devel 下载编译 Py
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摘要:github地址 开发工具Intellij IDEA | 01 开发工具Intellij IDEA | 01 Java面向对象 | 02 Java面向对象 | 02 Java封装 | 03 Java封装 | 03 综合案例: 学生信息管理 | 04 综合案例: 学生信息管理 | 04 Java继承
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摘要:开发工具概述 IDEA是一个专门针对Java的集成开发工具(IDE), 由Java语言编写. 所以,需要有JRE运行环境并配置好环境变量. 它可以极大的提升我们的开发效率,可以自动编译,检查错误. 在公司中,使用的就是IDEA进行开发. IDEA软件安装 略 IDEA的项目结构 层次结构: 项目pr
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