绝不原创的飞龙

2017年8月3日

笨办法学 Python · 续练习 7：`grep`

摘要：练习 7：grep 原文：Exercise 7: grep 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 find命令在 45 分钟内应该可能是一个挑战，但它是一个很好的挑战。到了这个时间，你应该可以去掉尽可能多的，阻止你开始的障碍。你可能会发现，当你清除一些障碍时，你的技能阅读全文

posted @ 2017-08-03 21:33 绝不原创的飞龙阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

笨办法学 Python · 续练习 8：`cut`

摘要：练习 8：cut 原文：Exercise 8: cut 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译希望你正在深入学习 Python，甚至了解你自己和你的工作方式。在本书的这一部分，通过学习如何优化你的流程，你学到了流程和创造力的一些事情。的确，有阻碍的情况下你不能发挥创造阅读全文

posted @ 2017-08-03 17:43 绝不原创的飞龙阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

笨办法学 Python · 续练习 6：`find`

摘要：练习 6：find 原文：Exercise 6: find 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译希望你正在发现阻碍自己的各种方式，甚至在你开始工作之前。也许这不是戏剧性的，但你至少应该确定你在环境中可以改善的东西，它们使你难以开始工作。这些小练习是你专注于开始的一个阅读全文

posted @ 2017-08-03 11:31 绝不原创的飞龙阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

2017年8月2日

笨办法学 Python · 续练习 5：`cat`

摘要：练习 5：cat 原文：Exercise 5: cat 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译做完练习 4，你开始了解阻碍你的东西。spike 研究是一个简单的挑战，即如何从用户获取命令行参数。练习的真正目的是记录实验笔记，了解你需要做什么来开始。你有没有发现需要改变阅读全文

posted @ 2017-08-02 21:07 绝不原创的飞龙阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

笨办法学 Python · 续练习 4：处理命令行参数

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

posted @ 2017-08-02 10:23 绝不原创的飞龙阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2017年8月1日

计算理论入门 1.1 命题逻辑

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

posted @ 2017-08-01 19:20 绝不原创的飞龙阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

2017年7月3日

Python 数据科学手册 5.8 决策树和随机森林

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

posted @ 2017-07-03 10:59 绝不原创的飞龙阅读(51) 评论(0) 推荐(0)

2017年7月2日

Python 数据科学手册 5.7 支持向量机

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

posted @ 2017-07-02 21:01 绝不原创的飞龙阅读(31) 评论(0) 推荐(0)

Python 数据科学手册 5.6 线性回归

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

posted @ 2017-07-02 09:55 绝不原创的飞龙阅读(38) 评论(0) 推荐(0)

2017年6月30日

Python 数据科学手册 5.2 Scikit-Learn 简介

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

posted @ 2017-06-30 21:27 绝不原创的飞龙阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

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