[align=center]
Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 3.5 Hours | Lec: 35 | 613 MB
Genre: eLearning | Language: English
В пакете numpy, составляющей, панды, библиотек matplotlib-стек: подготовка, глубокое обучение, Машинное обучение, искусственный интеллект
у вас есть вопрос или проблема, многие люди хотят узнать, глубокого обучения, данные науки, заключается в том, что эти курсы, но здесь, это не достаточно, чтобы знать и NumPy стеке, эти понятия кода[/center]
в пакете numpy, составляющей, Панды и matplotlib-стек: подготовка, глубокое обучение, Машинное обучение, искусственный интеллект
Добро пожаловать!!! Это серьезное обучение, Машинное обучение, требования науки данных: стек пакете numpy в Python.
У вас есть вопрос или проблема, многие люди хотят узнать, глубокого обучения, научных данных, что эти курсы, но здесь, это не достаточно, чтобы знать, стек включает в себя эти понятия код.
Даже если я могу написать код полностью, если вы не знаете, библиотеки numpy, так что это еще очень трудно читать.
Этот курс разработан для устранения барьеров, чтобы показать нам, как сделать вещи в пакете numpy-стек, что является часто необходимым для глубокого изучения научных данных.
Итак, каковы эти вещи?
И NumPy. Это основа для всего остального. Основным объектом библиотеки numpy матрицы и NumPy, который способен различных операций.
Ключ представляет собой массив NumPy, не просто обычный массив будет то, что такой язык, как Java или C, но это как математического объекта, как вектор или матрица.
Это означает, что вы способны векторные, матричные операции, такие как сложение, вычитание, умножение.
Наиболее важным аспектом массива numpy для скорости. Давайте сделаем демонстрацию, где я показываю, что применение операции векторизации включает в себя несколько быстрее, чем список в Python.
Тогда давайте посмотрим что-то более сложные матричные операции, такие как продукт, обратная, определители, решение системы линейных.
Панд. Панда-это очень хорошо, потому что делаю много вещей под капотом, делает вашу жизнь проще, ведь вам не придется код эти вещи вручную.
Панд, чтобы иметь возможность работать для наборов данных, что большое число р, если Р.
Это центральный объект R панды / блок.
Мы увидим, что это просто, груз из набора данных, Панда против я попытался вручную.
Итак, давайте взглянем на несколько операций / единица, и фильтрация по столбцам, по строкам, применять функции ссылки похоже, что много комбинаций в SQL
.Так, если в SQL в фоновом режиме и, как и рабочие столы, потом панда будет отличным следующее, что нужно узнать.
Так как панда учит нас, такие как загрузка данных, следующим этапом будут данные должны быть приняты во внимание. Для тех, кто использует библиотек matplotlib.
В этом разделе, но участки, т. е. точечной диаграммы на гистограмму.
Мы также видим, как картинки из библиотек matplotlib.
99% времени, любая форма участка.
Составляющей.
Я хотел бы думать, что составляющей в качестве дополнения к библиотеке и NumPy.
Поскольку библиотеки numpy содержит основные строительные блоки, такие как векторы, матрицы, операции с ними, составляющей употребляет термины являются строительным материалом для некоторых вещей
.Например, составляющей могу поделиться статистикой и расчетами, в том числе необходимость получить значение PDF, значение ВПР, лицензия выборки, а также статистических тестов.
Это сигнал-обработка инструментов, так что вы можете делать вещи, как складывать и преобразование Фурье.
В итоге:
, если у вас глубина знаний или машинного обучения курс, понимая теорию, вы видите код, но не может установить соединение с использованием этих алгоритмов в практической реализации кода, тогда этот курс для вас.
Весь код, конечно, что может быть в библиотеке Эд на GitHub: /lazyprogrammer/machine_learning_examples
$: numpy_class
всегда убедитесь в том, что "ГИТ тянуть" не установлена последняя версия!
Трудных условиях, а также зная, что они принимаются:
линейная алгебра$A$и составляет$вероятно$до$$программирование на Python: если/еще, шлифовальные, список, Словарь, набор
должны уже знать "почему" вещи, как скалярное произведение матрицы инвестиций, и распределение вероятностей в случае Гаусса полезна, и поэтому использовал
download скачать
takefile
https://takefile.link/lh4gzlp46e83/ScwcUox6_DeepLearningPrerequisitesTheNumpyStackinPython.rar.html
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/9d2c9e0f31d6e5Be/ScwcUox6_DeepLearningPrerequisitesTheNumpyStackinPython.rar
nitroflare
https://nitroflare.com/view/B2C032DC6F3C827/ScwcUox6_DeepLearningPrerequisitesTheNumpyStackinPython.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/40adf94f960edbdaf81eb1ac9a8e6d90/ScwcUox6_DeepLearningPrerequisitesTheNumpyStackinPython.rar
turbobit
https://turbobit.net/gh97rla7fx37/ScwcUox6_DeepLearningPrerequisitesTheNumpyStackinPython.rar.html
