在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
当使用交互式widget时，笔记本（notebook）就会活跃起来。用户可以可视化和控制数据和模型中的变化。学习变成一种沉浸式的、有趣的体验。 你已经在Jupyter上编写了代码，它是一个无处不在的笔
概述 今天介绍一下机器学习常用算法，以及常用的数据处理技巧等。我们都知道机器学习针对特定任务从经验中学习，并且使得我们的任务效果越来越好。我们看一机器学习的workflow，如下所示: 数据采集和标记->数据清洗->特征选择->模型选择->模型训练和测试->模型性能评估和优化->模型使用即上线。 我们一般通过Python来实现机器学习常用算法的程序，所以基于Python语言常用的机器学习类库及其第三方扩展库有:IPython,Jupyter,numpy,matplotlib,scipy,scikit-lea
01 基 础 篇 01 基本Python 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Wind
本系列讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本系列的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
导语：Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。另
之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。
来源：机器之心 作者：Matthew Mayo 校对：丁楠雅 编辑：胡蝶 原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3 本文字数为7433,建议阅读15分钟 本文帮助大家从 0 到 1 掌握 Python 机器学习 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数
选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im
导语：Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。另外，小编在这里邀请大家加入到我们，小编Tom邀请你一起搞事情！ 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。原文链接在：只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：suo.im/KUWgl 和 su
是马尔可夫链的平稳分布。我们用马尔可夫链的单个轨迹所取值的直方图来检查这个属性。
集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。集成算法本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后进行预测，组合的多个模型作为整体代表一个假设（hypothesis）。
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并看一些使用 NumPy 的简单代码。 本章简要介绍了 IPython 交互式 shell。 SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您将看到 SciPy 名称出现在此处和那里。 在本章的最后，您将找到有关如何在线获取更多信息的指南，如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
Python 数据科学手册pdf+源代码这本书可以说的上是使用python进行数据分析的必备书籍了，作为学习记录还是不想鸽的。
引入一下 Numpy模块， Numpy的数组使用可以查看一下帮助文档， Numpy的 array数组类型必须是一致的（后面会讲）
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
选自Statsbot 作者：Vadim Smolyakov 机器之心编译 参与：Jane W 集成学习（Ensemble learning）通过组合几种模型来提高机器学习的效果。与单一模型相比，该方法可以提供更好的预测结果。正因为如此，集成方法在许多著名的机器学习比赛（如 Netflix、KDD 2009 和 Kaggle 比赛）中能够取得很好的名次。 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 集
选自otoro.net 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在这篇文章中，作者用一些简单的视觉案例解释了进化策略（Evolution Strategies）的工作方式，其中包括了简单进化策略、简单遗传
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 980 天前，其中某些信息可能已经过时。
AI 科技评论按：这是 otoro.net 的系列技术博客之一，以通俗可视化的方法讲解了进化策略（Evolution Strategies）中的诸多概念。AI 科技评论全文编译如下。 本文将通过一些可视化的案例向大家解释进化策略是如何工作的。为了方便更多入门读者理解本文，我将对相关公式做简化处理。同时，我也为希望理解更多数学细节的读者提供了相关数学公式的原始论文。这是本系列的第一篇文章，在本系列中，我会向大家介绍如何在诸如 MNIST、OpenAI Gym、Roboschool、PyBullet 等任务中应
下载本书：http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42（更新为GitHub链接） 下载本书代码：https://github.com/wesm/pydata-book（建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda 3.6，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开） ---- 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和
集成学习通过综合多个模型来帮助改进机器学习结果。与单一模型相比，这种方法可以产生更好的预测性能。这就是为什么集成方法被广泛应用在许多著名的机器学习竞赛中，比如Netflix Competition，KDD 2009和Kaggle。
[root@ipython ~]# yum install gcc-c++ automake autoconf bzip2 zlib库（提供数据压缩用的函式库）:
IPython是Python的交互式Shell，提供了代码自动补完，自动缩进，高亮显示，执行Shell命令等非常有用的特性。特别是它的代码补完功能，例如：在输入zlib.之后按下Tab键，IPython会列出zlib模块下所有的属性、方法和类。完全可以取代自带的bash
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
导读：Jupyter 项目提供的魔法般的开发体验很大程度上得益于它的 IPython 基因。
在数据科学和机器学习的领域，IPython作为一个强大的交互式计算环境，广泛应用于数据分析和建模中。本文将全面介绍IPython的使用技巧，包括快捷键、魔术命令和扩展功能，让你在工作中更加高效。
这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁，而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好，因为数据分析是直接跟数据打交道，并且要根据数据生成决策，这方面是人的强项，暂时不会受到影响。
前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点。
IPython是一个非常灵活好用的python终端工具，而且比Python自带的终端工具还多了命令行高亮和自动索引的功能，也是常用的Jupyter Notebook的基础工具。在使用IPython的过程中可以使用它的一些独有的功能——直接运行Shell命令行，和魔术命令。本文介绍的是其中一种魔术命令——重新加载函数模块。
jupyter其实就是ipython notebook的另一个版本，是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，python文档查看器。他可以部署在网页上，可以非常方便的对文件进行查看、下载，并且对python文件进行在线编译，甚至是远程连接。。。。。。用他编写的python文件本身就是一个强大的开发文档。更重要的是很多基于python开发的开源程序都热衷于用.ipynb格式的文件作为文档（比如caffe）。因此掌握jupyter的使用也尤为重要。
LNMP(Linux-Nginx-MySQL-PHP)，本文在CentOS 7.0上编译LNMP尝尝鲜，全文基本上都是采用手动编译部署，依赖yum帮我安装了GCC和automake。写这个东西耗时有点久了。太花时间啦。
地址 https://github.com/yyuu/pyenv-installer
centos和ubuntu的python2.7的安装方法参考：http://daixuan.blog.51cto.com/5426657/1767325
推荐好文PCA的数学原理 本文将会用Python来实现PCA，帮助更好的理解 视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=koiTTim4M-s notebook地址
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell（称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一），还集成了丰富的库和工具，如matplotlib、pandas等，极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧，旨在帮助读者充分利用这一工具，提升编程效率与体验。
ipython：同为python命令行工具，相比于原始的python命令行客户端，ipython无疑具有更好地交互体验，无须额外配置，即可享有代码着色、自动补全等诸多便利。
对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
IPython 是 Fernando 在 2001 开始开发的一个交互式的Python解释执行环境。众所周知，Python提供了一个交互执行的环境，在命令行输入python或者python3就可以进入Python的命令行环境，但在实际工作中并不方便，IPython则提供了一个更为强大的环境，主要包括以下几方面内容：
平时用时知道有相应的设置及相应的原理，具体设置时又不好查找，现特此整理出来供大家收藏
In this recipe, we'll look at how well our regression fits the underlying data. We fit a regression in the last recipe, but didn't pay much attention to how well we actually did it. The first question after we fit the model was clearly "How well does the m
使用Python进行数据分析，大家都会多少学习一本经典教材《利用Python进行数据分析》，书中作者使用了Ipython的交互环境进行了书中所有代码的案例演示，而书中的Ipython交互环境用的是原生Python开发环境，在原生环境里，由于没有代码提示、自动格式等智能辅助给你，导致编码效率有点低下，之前就有很多人在问，能不能在PyCharm这款目前最流行最智能的python IDE里设置Ipython的交互环境，我自己也做了尝试，经过自己不断摸索和实践，总结出了在PyCharm设置Ipython交互环境和宏快捷键的方法，现已图文方式分享给大家。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。
[root@localhost ~]# ls anaconda-ks.cfg Documents install.log ipython-1.2.1.tar.gz Pictures Python-2.7.6 Templates Desktop Downloads install.log.syslog Music Public Python-2.7.6.tar.xz Videos [root@localhost ~]#
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