文件名称：画统计直方图matlab代码-Libraries:关于机器学习库
文件大小：2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 21:29:34
系统开源
画统计直方图matlab代码图书馆 关于机器学习库 Python机器学习必不可少的库 库是用给定语言编写的例程和函数集。 一组强大的库可以使开发人员更轻松地执行复杂的任务，而无需重写多行代码。 Python的最大优势之一是其广泛的库集。机器学习很大程度上是基于数学的。 具体来说，是数学优化，统计和概率。 Python库可以帮助缺乏开发人员知识的研究人员/数学家轻松地“进行机器学习”。 以下是机器学习中最常用的一些库： 1，Numpy（数字Python） 它是使用Python进行数值计算的基本程序包，其中包含一个强大的N维数组对象。JIMHUGUNIN开发了numpy的祖先Numeric。另一个程序包Numarray也具有其他功能。2005年，TRAVIS OLIPHANT创建了Numpy通过将numarray的功能合并到Numeric软件包中。 NumPy =数值+ Numarray NumPy的目标是Python的CPython参考实现，这是一种非优化的字节码解释器。 为此版本的Python编写的数学算法通常比编译的等效算法运行速度慢得多。 NumPy通过提供多维数组以及在数组上有效
【文件预览】：
Libraries-master
----Workshop-Python Basics.ipynb(60KB)
----4 Pandas - Groupby function.ipynb(23KB)
----Python_Matplotlib_Cheat_Sheet.pdf(221KB)
----6 Pandas - Operations.ipynb(22KB)
----7 Pandas - Data Input and Output.ipynb(14KB)
----Basics of Python.pdf(197KB)
----Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf(146KB)
----2 Numpy - Indexing and Selection using Operators.ipynb(14KB)
----3 Numpy - Simple Operations.ipynb(14KB)
----1 NumPy - Introduction to Arrays.ipynb(24KB)
----README.md(9KB)
----1 Pandas - Series.ipynb(7KB)
----Python_Pandas_Cheat_Sheet_2.pdf(186KB)
----3 Pandas - Handle Missing Data.ipynb(14KB)
----Pandas SQL.ipynb(26KB)
----Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf(146KB)
----5 Pandas - Merging, Joining, and Concatenating DF .ipynb(44KB)
----Containers and Functions.ipynb(76KB)
----2 Pandas - DataFrames.ipynb(88KB)
----ReverseOfString pandas.ipynb(5KB)
----Statistical Data Visualization with seaborn.pdf(624KB)
----4 Numpy - Array Input and Output Options.ipynb(4KB)
----PandasPythonForDataScience.pdf(684KB)