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摘要： 练习 4：处理命令行参数 原文：Exercise 4: Dealing with Command Line Arguments 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在你能处理本书的第一部分之前，你需要完成一些简单的黑魔法，教你如何使用 Python 中的命令行参数。 阅读全文

摘要： 1.1 命题逻辑 原文：Foundations of Computation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一个命题是一个或真或假的陈述。 在命题逻辑中，我们将命题看做基础，看看我们能做什么。 既然这是数学，我们需要能够谈论命题，而不是说我们在说什么特定的命题 阅读全文

摘要： 5.8 决策树和随机森林 原文：In-Depth: Decision Trees and Random Forests 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 之前，我们深入研究了简单的生成分类器（见朴素贝叶斯分类）和强大的辨别分类器（ 阅读全文

摘要： 5.7 支持向量机 支持向量机（SVM）是一种特别强大且灵活的监督算法，用于分类和回归。 在本节中，我们将探索支持向量机背后的直觉，及其在分类问题中的应用。 我们以标准导入开始： %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pypl 阅读全文

摘要： 5.6 线性回归 原文：In Depth: Linear Regression 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这 阅读全文

摘要： 5.2 Scikit-Learn 简介 原文：Introducing Scikit-Learn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供 阅读全文

摘要： 5.1 什么是机器学习 原文：What Is Machine Learning? 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 在我们查看机器学习方法的各种细节之前，先了解什么是机器学习，什么不是。机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域，但 阅读全文

摘要： 5.5 朴素贝叶斯分类 原文：In Depth: Naive Bayes Classification 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 前四节对机器学习概念进行了总体概述。 在本节和随后的一节中，我们将仔细研究几种具体的监督和无 阅读全文

摘要： # coding: utf-8 # 作者：Wizard <github.com/wizardforcel> # 预测今后的北京高考人数 # 假设 x 年的出生人数和 (x + 18) 年的高考人数是线性关系 import numpy as np from matplotlib import pypl 阅读全文

摘要： Scikit-learn 秘籍 原书：Scikit-learn Cookbook 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式代码仓库 译者 章节译者1预处理2回归3聚类4分类5后处理 协议 CC BY-NC-SA 4.0 阅读全文