本文介绍了Google机器学习教程，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等方面。文章还介绍了如何搭建环境、使用scikit-learn库进行Python上的机器学习，并给出一个简单的分类器训练与预测的例子。
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务（还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你）。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型（Pre-trained Language Modeling），具有很多的相似性。
图像是猫还是狗？情感是正还是负？贷还是不贷？这些问题，该如何使用合适的机器学习模型来解决呢？
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
之后简要讨论SmallerVGGNet，我们将实现的Keras神经网络架构，并用于多标签分类。
一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有判别力的属性，把样例分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的属性进行划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
机器学习等方法基本都是数据驱动的，数据获取是开始的第一步，量化交易也不例外，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare，并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
文本分类或者说文本打标是一个非常非常非常常见的任务，尤其是做内容的公司，当然做商品的公司也是需要的，如何能够快速准确的实现一个文本多分类任务，今天就把这个项目分享一下。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
“ Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。”
使用Python的开发库：Pandas，Numpy，matplotlib：进行读取加工可视化
这是一个基于python+vue开发的商城网站，平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
作者|穆文 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的经验，重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘
考大家一个问题，我发现目前在Google上面还搜索不到。由于阿拉伯文是从右往左读，他们的阅读习惯就是从右往左看。那么，编程的时候虽然用的是英文，但是阿拉伯人写代码是怎么写的？欢迎大家文末留言探讨~
通过python的requests和lxml库，完成对模板之家免费模板的查询和下载功能（保存本地）
Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”.
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习？》一文中，我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势，包括：
首先声明下这篇文字不是卖课的，也不是无脑吹Python，咱只讲事实，认认真真讨论下Python是不是数据分析领域最好的语言。
数据分析职场新人，精通一门语言至关重要。写个web服务，可以用python、 写个服务器脚本，可以用python、 数据清洗和网络爬虫，可以用python、 做机器学习数据挖掘，可以用python等等
http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html
作者|穆文 报名啦CDA数据分析师认证培训Level 1 国内权威的数据分析师系统 培养学员超过上千人理论结合实际 更有多重福利提供 点击文末“阅读原文”查看详细 ◆ ◆ ◆ 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
高级语言：实现效率高，执行效率低，对硬件的可控性弱，目标代码大，可维护性好，可移植性好
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 项目背景 我们经常遇到这样的场景：一盏灯变成绿色，你面前的车不走。另外，在没有任何意外发生的情况下，前面的车辆突然减速，或者转弯变道。等等这些现象，给道路安全带来了很大的影响。 那么造成这样现象的原因是什么，主要有因为司机疲劳驾驶，或者走神去做其他事情，想象身边的例子，开车时候犯困，开始时候打电话，发短信，喝水，拿后面东西，整理化妆的都有。这对道路安全和行车效率形成了极大的影响。 据中国安全部门介绍，五分之一的车
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
文件>新建项目>选择django，然后指定项目所在的路径，以及python解释器，再点击Create就可以创建项目了。
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。 Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。 使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯
最近一段时间Python已经成为数据科学行业中大火的编程语言，今天技术学派收集了一些较为高效的语言处理Python库。下面分享给大家。
之前我是数据分析师的时候，我想继续深造成为一名数据科学家，我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言，我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式，因为最终你是在与数据打交道——转换格式，进行可视化，得出可用的结论。
对于我来说，学习编程最简单也是最有效的方式就是写代码。所以去年我在学习python的时候，就从最基本的爬虫入手。快速过了网上的视频，之后就动手写代码。完成这个需求前前后后大约用了两个月，你说我现在精通python吗？屁，啥也不是，但是我现在还是能写代码。我还是一直表达的个人的观点：眼过千遍，不如手过一遍。
Python爬虫应用领域广泛，并且在数据爬取领域处于霸主位置，并且拥有很多性能好的框架，像Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架可以实现爬行自如的功能，只要有能爬取的数据，Python爬虫均可实现。数据信息采集离不开Python爬虫，而python爬虫离不开代理ip，他们的结合可以做的事情很多，如广告营销、各种数据采集大数据分析，人工智能等，特别是在数据的抓取方面可以产生的作用巨大。
分类战车SVM （附录：用Python做SVM模型） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理，本
之前分享了 Java学习路线图，有需要的小伙伴可以点击蓝字查看，这是比较基础的入门学习内容，想要真正成为一名合格的大佬，还是有很多坑需要踩，有许多的内容去学习，这里仅仅起到抛砖引玉。还有许多小伙伴在私信问Python的相关学习路线，那么我就简单的分享一下Python的学习路线，仅供参考。
河道污染物识别系统通过python+yolo深度学习技术，河道污染物识别系统对现场画面中河道污染物以及漂浮物进行全天候实时监测，当河道污染物识别系统监测到出现污染物漂浮物时，立即抓拍存档触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
开源不易，Python良心之作，真心送给广大朋友，恳请给予支持，不胜感激！
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值,除了值之外,其他两个特性都是只读的.对 于新风格的类型和类,对象的类型也是可以改变的,不过对于初学者并不推荐这样做.
在我开始做号的这半个多月的时间里，有一些同学也添加了我为好友，跟我分享了一些ta们现在的困惑，其中有个问题比较普遍，概括来说就是“我要怎么学CV，以后才能找到工作”。我觉得这个问题也很有代表意义，现在拿出来，提供一点意见供大家参考哈～
在知乎上看到一个问题：“可以用 Python 做哪些神奇好玩的事情？”。被赞同最多的一个回答提到了一个叫做Kurt Grandis的程序员，他用Python做了一套自动防御水枪系统抵御他家后院时常出现的松鼠。在PyCon 2012会上，他分享了这个神奇的系统 -- Militarizing your backyard with Python。 整个系统的技术难度倒不是非常高，用了几样比较成熟的技术：OpenCV、Blob Detection、SVM、Arduino。 抛开中间具体的技术细节，大概的流程差不多
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
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