《 cực khách thời gian số liệu phân tích thực chiến 45 giảng - kỹ càng tỉ mỉ bút ký 》

Thân ái các bằng hữu, hiện tại AI thời đại đã đã đến, ta hạng mục giữ gìn tuy rằng ở tiếp tục, nhưng là vô pháp đồng bộ cùng đại gia chia sẻ tri thức, gần nhất ta đã đăng ký WeChat đặt mua hào, hy vọng nhìn đến bằng hữu cho nhau thông tri một chút: WeChat công chúng hào: Biên trình ngộ đạo

Blog BLog

nodejs7

Phiên bản 2.3.1

Tại tuyến hồ sơ

Số hiệu clone làm lỗi

// Skip smudge - We'll download binary files later in a faster batch
git lfs install --skip-smudge

// Do git clone here
git clone...

// Fetch all the binary files in the new clone
git lfs pull

// Reinstate smudge
git lfs install --force

Lời mở đầu

Muốn chẻ củi phải mài đao

Windows ngôi cao khai phá như thế nào có thể càng mau lẹ, càng thoải mái, thỉnh Windows xem quan cần phải đọc một chút này thiên:

windows lưu sướng khai phá chuẩn bị công tác

Hoàn cảnh cập phối trí vấn đề

• Thường thấy vấn đề ở bổn hạng mụcIssuesTrung, mặt khác đè lại không biểu, nếu tồn tại nghi vấn, thỉnh ở Issues trung tăng thêm tânIssue

• Phối trí đại học Thanh HoapipenvNguyên phương pháp thỉnhĐiểm ta

• Sở hữu số hiệu ỷ lại bao thỉnh kết hợppipenvCùngpyenvVận hành, nếu bao hàm trở lên hoàn cảnh thỉnh trực tiếp vận hànhpipenv installTrang bị sở hữu ỷ lại, ỷ lại bao đã bao hàm ởPipfile

Chú ý: Bổn hạng mục giới hạn trong học tập

Vấn đề thảo luận:

1. Vấn đề thảo luận khu
2. Nghi nan tạp chứng

Trí tạ

Cảm tạ các hạ star, cảm tạ chú ý này hạng mục!

Số liệu tập hợp thu thập

Số liệu tập hợp thu thập đang ở tiến hành trung, tham kiến:Python số liệu tập thu thập cùng sửa sang lại

Mục lục

(🆕 đổi mới đến đệ46Giảng )Đã kết thúc

1. Phối trí cảnh trong gương nguyên vìĐại học Thanh HoaCảnh trong gương nguyên
2. Hạng mụcpyenvỶ lại vìPython 3.6.7
3. Nếu yêu cầu một lần nữa trang bị ỷ lại thỉnh xóa bỏ hạng mục căn đường nhỏ hạ.venvMục lục cùngPipfile.lockVăn kiện

Tri thức hệ thống

Mục lục

• Cơ sở cùng thuật toán
  • 01 丨 số liệu phân tích toàn cảnh đồ cập tu luyện chỉ nam ( bút ký )
  • 02 丨 học tập số liệu khai quật tốt nhất đường nhỏ là cái gì? ( bút ký )
  • 03 丨 PYTHON cơ sở ngữ pháp? ( bài tập )
  • 04 丨 Numpy ( bút ký )
  • 05 丨 Pandas ( số hiệu )
  • 11 丨 số liệu rửa sạch ( bộ phận số hiệu )
  • 14 丨 số liệu khả thị hóa )
  • 15 丨 một lần học được Python số liệu khả thị hóa 10 loại kỹ năng
  • 16-17 丨 quyết sách thụ
  • 18 丨 phân loại trở về thụ
  • 19 丨 The Titanic sinh tồn đoán trước
  • 20 丨 - mộc mạc Bayes ( thượng )
  • 21 丨 - mộc mạc Bayes ( hạ )
  • 22 丨 -SVM( thượng )
  • 23 丨 -SVM( hạ ) như thế nào tiến hành ung thư vú kiểm tra đo lường
  • 24 丨 -KNN( thượng )
  • 25 丨 -KNN( hạ ) như thế nào phân biệt viết tay con số
  • 26 丨 K-Means( thượng ) như thế nào cấp 20 chi Châu Á đội bóng làm tụ loại?
  • 27 丨 K-Means( hạ ) như thế nào sử dụng K-Means đối hình ảnh tiến hành phân cách?
  • 28 丨 EM ( thượng ) như thế nào đem một phần đồ ăn chia đều cấp hai người?
  • 29 丨 EM ( hạ ) dùng EM thuật toán đối Vương Giả Vinh Diệu anh hùng tiến hành phân chia
  • 30 丨 liên hệ khai quật ( thượng ) như thế nào dùng Apriori phát hiện người dùng mua sắm quy tắc?
  • 31 丨 liên hệ khai quật ( hạ ) đạo diễn lựa chọn như thế nào diễn viên?
  • 32 丨 PageRank ( thượng ) làm hiểu Google PageRank thuật toán
  • 33 丨 PageRank ( hạ ) phân tích hi kéo bưu kiện trung nhân vật quan hệ
  • 34 丨 AdaBoost ( thượng ) như thế nào sử dụng AdaBoost tăng lên phân loại khí tính năng?
  • 35 丨 AdaBoost ( hạ ) như thế nào sử dụng AdaBoost đối giá nhà tiến hành đoán trước?
• Cảnh tượng thực chiến
  • 37 丨 số liệu thu thập thực chiến: Như thế nào tự động hoá hoạt động Weibo?
  • 38 丨 số liệu khả thị hóa thực chiến: Như thế nào cấp mao không dễ ca khúc làm từ vân triển lãm?
  • 39 丨 số liệu khai quật thực chiến ( 1 ): Thẻ tín dụng vi ước suất phân tích
  • 40 丨 số liệu khai quật thực chiến ( 2 ): Thẻ tín dụng lừa dối phân tích
  • 41 丨 số liệu khai quật thực chiến ( 3 ): Như thế nào đối lập đặc tệ xu thế tiến hành đoán trước?
  • 42 丨 khi chúng ta nói chiều sâu học tập thời điểm, chúng ta đều đang nói cái gì?
  • 43 丨 chiều sâu học tập ( hạ ): Như thế nào dùng Keras dựng chiều sâu học tập internet lấy ra viết con số phân biệt?
  • 44 丨 như thế nào bồi dưỡng ngươi số liệu phân tích tư duy?
  • 45 丨 cầu chức lý lịch sơ lược trung không có tương quan hạng mục kinh nghiệm, làm sao bây giờ?
  • 46 丨 chương trình học đề cử

TODO

Thuật toán

• 1. Mộc mạc Bayes phân loại
• 2.SVM
• 3.KNN
• 4.K-Means
• 5.EM tụ loại
• 6. Liên hệ quy tắc khai quật
• 7.PageRank
• 8.AdaBoost

Cảnh tượng thực chiến

• 9. Tự động hoá hoạt động Weibo
• 10. Mao không dễ ca từ vân
• 11. Thẻ tín dụng vi ước suất phân tích
• 12. Thẻ tín dụng lừa dối phân tích
• 13. Thẻ tín dụng lừa dối phân tích
• 14. Như thế nào đối lập đặc tệ xu thế tiến hành đoán trước?
• 15. Chúng ta nói chiều sâu học tập thời điểm, chúng ta đều đang nói cái gì?
• 16. Như thế nào dùng Keras dựng chiều sâu học tập internet lấy ra viết con số phân biệt?
• 17. Cuối cùng chương 【 đưa quân ngàn dặm chung cần từ biệt 】
• 18. Chương trình học đề cử

Tân hạng mục thông cáo

githubĐịa chỉ:Giá cấu sư công phu

PS

2. Thu hoạch số liệu thỉnh tự học Scrapy
3. Nhiều hơn động thủ thực tiễn

Python hoàn cảnh

1. pipenv
2. pyenv

Thỉnh người đọc tự hành Baidu cũng trang bị

Trích dẫn nội dung bản quyền thanh minh

Cực khách thời gian bản quyền sở hữu:https://time.geekbang.org/column/

Copyright (c) 2019 Copyright Holder All Rights Reserved.