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摘要: 七、函数和表格 原文:Functions and Tables 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 通过使用 Python 中已有的函数,我们正在建立一个使用的技术清单,用于识别数据集中的规律和主题。 现在我们将探索Python编程语言的核心功能:函数定义。 我们在 阅读全文
posted @ 2017-12-27 14:03 绝不原创的飞龙 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 博客改版把侧栏改没了,我觉得有必要在这里重新写上。 邮箱:admin(at)flygon.netQQ:562826179个人网站:龙哥盟知乎:@飞龙SegmentFault:@飞龙 微博 width="100%" height="110" class="share_self" scrolling=" 阅读全文
posted @ 2017-12-27 10:50 绝不原创的飞龙 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Gainlo 面试指南 翻译完成 来源:Gainlo Mock Interview 译者:飞龙 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式Github 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 阅读全文
posted @ 2017-12-19 22:11 绝不原创的飞龙 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.3 浅层 logistic 神经网络 视频:第三周 浅层神经网络 整理:飞龙 普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络,它本质上是 logistic 套着 logistic,所以也叫作多层 logistic。 我们的神经网络有三层,输入层,一个隐层,和输 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:32 绝不原创的飞龙 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.2 logistic 回归 视频:第二周 神经网络基础 整理:飞龙 logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。 logitic 回归虽然名字里有回归,但是它解决的是二元分类问题。二元分类问题中,标签只有两个值。一个典型的二元分 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:30 绝不原创的飞龙 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.1 深度学习概论 视频:第一周 深度学习概论 整理:飞龙 什么是神经网络? “深度学习”指的是训练神经网络,有时候规模很大,那么神经网络究竟是什么呢?在这个视频中,我会讲些直观的基础知识。 我们从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集,已知房屋的面积,单位是平方英尺或平方米,以及房屋 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:27 绝不原创的飞龙 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 六、可视化 原文:Visualization 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。 在本章中,我们将开发一些数据分析的基本图形方法。 我们的数据源 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:13 绝不原创的飞龙 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 四、数据类型 原文:Data Types 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 每个值都有一个类型,内建的type函数返回任何表达式的结果的类型: type(3) int type(3/1) float 表达式的type是其最终值的类型。 所以,type函数永远不会表 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:07 绝不原创的飞龙 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 五、表格 原文:Tables 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是表示数据集的基本对象类型。 表格可以用两种方式查看: 具名列的序列,每列都描述数据集中所有条目的一个方面,或者行的序列,每行都包含数据集中单个条目的所有信息。 为了使用表格,导入所有称为data 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:05 绝不原创的飞龙 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、数据科学 原文:Data Science 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 什么是数据科学 数据科学是通过探索,预测和推断,从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息,对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量 阅读全文
posted @ 2017-11-11 21:30 绝不原创的飞龙 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
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