import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.tar

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, linear_model,discriminant_analysis def load_data()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.

2016-05-02开始决定好好记录一切有关<数据科学家>的学习过程.记录学习笔记. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 第一部分:14年跟百度T7师兄学了一段时间的机器学习基础知识.Java实现基础算法.复习一遍基础知识. --------------------------------------------------------

首先用数据说话,看看资料大小,达到675G 承诺:真实资料.不加密,获取资料请加QQ:122317653 包含内容:1.python基础+进阶+应用项目实战 2.神经网络算法+python应用 3.人工智能算法+python应用 4.机器学习算法+python应用 在python全套教程中包括黑马程序员2017年12月python视频 内容包括: linux知识.python基础编程.python高级编程.前端.数据库.数据结构.shell和运维等 见图:

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机器学习 最重要的东西就是算法   这里面的水很深  所以呢我就简单的整理了一下 基础的操作     #导入numpy库 as别名 为了怕重名 import numpy as np # 打印版本号 print(np.version.version) #声明一个numpy数组 ,一维数组 nlist = np.array([1,2,3]) print(nlist) #ndim方法用来查看数组维度 print(nlist.ndim) # 声明一个二维数组 nlist_2 = np.array([[1

Logistic Regression 特别需要注意的是 exp 和 log 的使用. sigmoid 原始表达式为 1 / (1+exp(-z)),但如果直接使用 z=-710,会显示 overflow.因此对于 z<0 的情况,采用 exp(z) / (1 + exp(z)) ,这样一来,exp(-710) 就没问题了.这就是 scipy 包里的 expit 函数 log_logistic = log(sigmoid),注意和 expit 函数是一致的,分情况讨论. import numpy

我们不止可以读取数据库的内容,还可以读取xlsx文件的内容,这个库有在有些情况还是挺实用的 首先我们想读取这个文件的时候必须得现有个seaborn库 下载命令就是: pip install  seaborn 我写了个案例, 就是把读取的内容在小提琴图上显示出来,还有在对比柱形图上显示出来   #导报 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns if __n

selenium是一个用于web应用程序测试的工具,Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE.Mozilla Firefox.Mozilla Suite等.这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上.测试系统功能——创建衰退测试检验软件功能和用户需求.支持自动录制动作和自动生成.Net.Java.Perl等不同语言的测试脚本.Selenium 是ThoughtWorks专门为Web应

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据

最近在朋友圈转起了一张图.抱着试一试的心态,我肝了些课程.都是与python相关的.     课程一:你不知道的python         讲师:王玉杰  (混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师) 这门课主要是简单介绍了人工智能,人工智能与python的关系以及python的特点等. 零.思维导图预览:                              一.人工智能方面的应用 1.手机app方面: ——人脸识别 (face++) 也就是图像识别 —— 购物推

转载自:雷锋网 本文作者:陈圳 2016-09-12 09:46 导语:机器学习的从产生,发展,低潮和全盛的历史 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者DataCastle数据城堡,主要介绍了机器学习的从产生,发展,低潮和全盛的历史. AlphaGo的胜利,无人驾驶的成功,模式识别的突破性进展,人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经.作为人工智能的核心,机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目,光辉无限. 如今,机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统.自动推理.自然语言理解.

很多SAP顾问朋友们对于人工智能/机器学习这个话题非常感兴趣,也在不断思考如何将这种新技术和SAP传统产品相结合.Jerry之前的微信公众号文章C4C和微信集成系列教程曾经介绍了Partner如何利用SAP Cloud for Customer内置的社交媒体集成框架,做一些简单的开发将微信集成到C4C中去.该系列教程里其中一篇文章,介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去,让该微信公众号可以"智能地"同其关注粉丝聊天. 这个图灵机器人的图灵服务通过Restful AP

人工智能的话题在近几年可谓是相当火热,前几天看快本时其中有一个环节就是关于人工智能的,智能家电.智能机器人.智能工具等等,在我的印象里,提到人工智能就会出现 Python,然后我便在网上查找了相关信息,并整合了一下. 人工智能 人工智能,英文缩写为AI,是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学:是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人.语言识别.图像识别.自然语言处

目录 总计(130本) 一.在读 二.将读 三.已读 非专业书单(77本) 四.已读 专业书单(53本) 五.已看网课(8个) 六.在看网课 一个人如果抱着义务的意识去读书,便不了解读书的艺术.--林语堂<生活的艺术> 总计(130本) 整理了下大学以来读过的书单,此举是为了督促自己,也是为了与君共享 一.在读 <飘>0% <书虫-全套>:6% <哈利波特-全集>:0% 二.将读 <世界的寒冬:世纪三部曲2> / 肯·福莱特 0% <永恒的

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

提起AI,大家都会先想到Python,确实Python作为一门好几十年的老语言,上一波的AI大流行使它焕发了青春.大家用Phtyon来做AI,最主要的原因无非就是编码量更少,很多数学和AI相关的Api都是现成的.但是随着ML.net的问世,我们现在可以在.netcore平台上使用比Python更少的代码来实现AI的功能了. ML是Machine Learning的缩写,从命名上可以看出微软对于对于AI的现状还是有非常清醒的认识的.目前我们所有声称的人工智能其实只是机器学习,离真正意义上的人工智能

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