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摘要: Pandas 秘籍第三版(全) 原文:annas-archive.org/md5/dbf45b033e25cfae0fd6c82aa3a4578a 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 pandas 是一个用于创建和处理结构化数据的 Python 库。我说的“结构化”是什么意思?我 阅读全文
posted @ 2025-07-16 12:31 绝不原创的飞龙 阅读(112) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 亚马逊 Sagemaker 学习指南第二版(全) 原文:annas-archive.org/md5/9ea32aa91e5ec8d38bb57552873cedb5 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 Amazon SageMaker 使你能够在不管理任何基础设施的情况下,快速构 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无监督机器学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/59ef285f4ffb779ed4c411e356902e16 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第一章:The 无监督学习 研讨会 开始使用无监督学习算法,并简化你的未整理数据,以帮助进行未来的预测 A 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 精通 Sklearn 机器学习(全) 原文:annas-archive.org/md5/134cf6a20c6d15c910e0f04905bbd7ae 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 近年来,机器学习逐渐崭露头角,它是研究从经验中学习的软件的学科。虽然机器学习是一个新兴领域 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 监督学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/20b62d9571c391689a2d53277f7e2459 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 第一章:本书概览 想了解机器学习技术和数据分析如何在全球范围内引领企业发展吗?从生物信息学分析到气候变化预 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 机器学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/434f45a68c082426533e009b496c8b55 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 关于本书 机器学习算法几乎是所有现代应用程序的核心部分。为了加快学习过程并提高准确性,你需要一个足够灵活和 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
摘要: XGBoost 和 Sklearn 梯度提升实用指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/8042b1d609c03cc86db1c68794ab294c 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 XGBoost 是一个行业验证的开源软件库,提供一个梯度提升框架,能 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Sklearn 秘籍第二版(全) 原文:annas-archive.org/md5/7039549ff2b32d189f96a3420dc66360 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 从安装和设置 scikit-learn 开始,本书包含了关于常见监督和无监督机器学习概念的高度 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Sklearn 机器学习快速启动指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/88cc1599da7fc47c30a7a809cfd13bb1 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 本书的基本目标是帮助读者快速部署、优化和评估 scikit-learn 提供的各种机 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(55) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Sklearn 和 Python 科学工具集的机器学习实用指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/ec14cdde5f82b4b7e0113bdbb2bbe4c7 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 你可能已经看到过 《哈佛商业评论》 将数据科学描述为 21 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:27 绝不原创的飞龙 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)
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