戦闘：古典アルゴリズムと機械学習アプリケーションのpython3エントリ

• python3機械学習の楽しみに第1章ようこそ

  教室で「のpython3楽しい機械学習」へようこそ。このコースでは、我々は機械学習の世界に、少しずつ、ゼロからのスタート。この機械学習の分野での研究の過程、決してただのアルゴリズムを学ぶよりも、さらに、このような評価アルゴリズムの選択方法、最適化モデル、パラメータを調整備え、データを整理し、その一連の作業に。準備はできましたか？今私達の機械学習の旅！...

  •  1-1機械学習とは何ですかルック
  •  コンテンツ、コース1-2で取り上げた概念ルック
  •  1-3メインコースを使用するスタックルック

• 第2章機械学習の基礎

  最終的には機械学習は何地獄ですか？我々は専門用語に精通している人に行くように、この章では、奇妙に思えるかもしれませんが、世界では、深さで機械学習の理解をご案内します。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、バッチ学習、​​オンライン学習、パラメータ学習、ノンパラメトリック研究。この章を読んだ後、あなたはすべてのこれらの概念、それを理解します。それだけでなく、この章ではまた、あなたが機械学習について深く考えてみましょう、非常に深いと機械学習関連の哲学的研究が含まれています...

  •  2-1機械学習データの世界
  •  機械学習2-2の主なタスク
  •  2-3教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習と強化学習
  •  2-4バッチ学習、​​オンライン学習、パラメトリックとノンパラメトリックな学習の学習
  •  「哲学」に関連2-5と機械学習の考え
  •  2-6コース建築環境

• 第3章Jupyterノートブック、numpyのとmatplotlibの

  私たちは、最初にその利益の必要があります。Jupyterノートブック、numpyのとmatplotlibの：本章では、機械学習と関連する基本的なツールを使用することを学びます。機械学習の時間、これらのツールの広範な使用を説明するほとんどのチュートリアルでは、これらのツールは、体系的に説明していません。私は意図的にそのように機械学習アルゴリズムのフォローアップを、書き込み処理の学生も、簡単にこの章を追加しました！...

  •  3-1 Jupyterノートブック基礎
  •  魔法のコマンドで3-2 Jupyterノート
  •  3-3 numpyのデータベース
  •  numpyのは、アレイ（行列）を作成3-4
  •  3-5 numpyの配列（および行列）は、基本的な動作であります
  •  分割と組み合わさ3-6 numpyのアレイ（行列）
  •  3-7 numpyの中に行列演算
  •  3-8 numpyの重合操作
  •  操作3-9 numpyの引数
  •  比較やファンシーインデックスで3-10 numpyの
  •  3-11 matplotlibのデータ可視化ベース
  •  3-12単純なデータのロードおよびデータ探索

   

  アドレス