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机器学习·线性回归(二)线性回归的求解
(一)和(二)均以预测房价为例,讲解线性回归的求法。

机器学习常用包pandas篇(一)pandas·数据读取
Pandas提供了丰富的输入/输出接口,支持多种数据格式的读写操作。

机器学习常用包numpy篇(四)函数运算
NumPy 提供的丰富的数学函数库

机器学习常用包matplotlib篇(三)组合图形绘制
上一篇讲的是matplotlib的单图绘制,而多个图形在同一个图像中的绘制也是常见的。

机器学习常用包matplotlib篇(五)图像标注
在绘制复杂图像时,图像标注能帮助阅读对象更好理解图像含义。图像标注是在画面上添加文字注释、指示箭头、图框等各类标注元素。

机器学习常用包numpy篇(零)前置知识·数值类型
本文仅介绍numpy中的数值类型

机器学习·逻辑回归
逻辑回归虽然名称中有 “回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如 Sigmoid 函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。

机器学习·NLP中的文本分类
本文介绍自然语言处理(英语:Natural Language Processing,缩写作 NLP)中的文本分类应用,包括中英文分词方法、文本特征提取和假新闻分类任务。

机器学习常用包numpy篇(三)随机数
了解如何使用 NumPy 生成一些满足基本需求的随机数据

python深度学习·神经网络·快速入门
本篇文章基于《Python深度学习》[英]尼格尔·路易斯 这本书上的知识,并结合笔者的思考而著文章中会提到深度学习的基础知识,常见的基础深度学习算法,深度学习numpy等常用包的导入,以及一个小型的练习案例。








