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时间:2018-12-06
《九张机器学习和深度学习代码速查表分享_初学者必备.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、九张机器学习和深度学习代码速查表分享_初学者必备 本文作者在Github上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。 对于初学者来讲,入门机器学习和深度学习非常困难;同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源,我在Github上创建了一个速查表库,希望能对你有所帮助。 1.Keras Keras是一个非常强大且容易上手的深度学习库;当Keras接入Theano和TensorFlow时,后两者可提供高水平的神经网络API以开发和评估深度学习模型。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。 2.Numpy Numpy库是
2、Python中科学性计算的核心库,它提供高性能、多维度的数组对象,以及对这些数组进行运算的工具。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。 3.Pandas 这张Pandas速查表主要用于数据整理(datawrangling)。 Pandas库构建在NumPy上,并为Python编程语言提供易于上手的数据结构和数据分析工具。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。 4.SciPy SciPy库是科学性计算的核心包之一,科学性计算可提供数学算法和构建在Python的NumPy扩展上的便捷函数(ConvenienceFunct
3、ions);该表中还包括线性代数的部分。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。 5.Matplotlib Matplotlib是一个Python2D绘图库,它在平台上以多种硬拷贝格式和交互环境生成发表品质的图。该速查表用于Python数据科学。 6.Scikit-learn Scikit-learn是一个开源Python库,通过统一接口实现一系列的机器学习、预处理、交叉验证和视觉化算法。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。 7.NeuralNetworksZoo(神经网络大全) 该速查表几乎涵盖了所有类型的神经网络。
4、 8.ggplot2 ggplot2基于图形语法,其思想是你可以利用相同的几个组件构建所有的图形:一个数据集、一个几何集(表征数据点的视觉化标记)和一个协作系统。该速查表用于数据可视化。
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