Search Results for: Matplotlib
Python 知识卡片：Matplotlib
继续之前的：
使用数据进行数据可视化和讲故事是每个数据科学家需要将从分析中获得的深刻见解有效传达给任何观众的基本技能。对于大多数初学者来说，他们用来接触数据可视化和讲故事的第一个包本来就是 Matplotlib：它是一个 Python 2D 绘图库，可以让用户制作出版质量的图。但是，更令人信服的是，其他软件包（例如 Pandas ）打算随着时间的推移与 Matplotlib 进行更多的绘图集成。然而，可能会减慢初学者的事实是，这个软件包相当广泛[……]
人工智能专业（080717T）学习路径及人才培养模型
作为首个直接以『人工智能』命名的专业，080717T 的专业目标，是培养适应国民经济与科技发展的需求，具备较好的科学素养、扎实的人工智能基本理论和专业知识、较强的工程实践能力，掌握智能信息化技术基础知识与方法，能够在人工智能及其相关应用领域从事新技术和新产品研发、系统设计、管理，以及解决复杂工程问题的高级工程技术人才。
人工智能专注于理解视觉，语音，语言，决策等复杂任务的核心能力，并设计机器和软件来模拟这些过程。人工智能具有悠久而丰富的历史，尽管许多工具和技术已经存在数十年（即多层感知器，卷积神经网络，强化学习），然而，高性能计算的最新进展，分布式方法的发展以及大数据产业的发展，[……]
《Python 数据分析》课程
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python 又被称之为胶水语言，是目前『云计算』 Openstack 的标准开发语言。同时，Python 拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。本课程涵括 Python 在大数据分析领域中的五大核心应用：
- 数据统计；（NumPy/Pandas 库）
- 数据采集；（Scrapy Web 爬虫采集）
- 数据处理；（清理、转换、合并、重塑）
- 数据分析；（数据聚合与时间序列）
- 数据可视化；[……]
《机器学习》课程
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习，深度学习，人工智能正变得越来越大众化。在大数据的爆发性增长背景下，当今的机器学习技术已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。
本课程，覆盖机器学习核心算法模型，为学生打下坚实的机器学习算法模型基础，通过超过 20 个实战项目，使学生从技术原理，到[……]
深度学习知识卡片：深度学习基本概念
此前，跨象乘云™ 发布《Python 知识卡片完整中文版》，覆盖：Bokeh，Jupyter Notebook，Keras，Matplotlib 绘图，Numpy 基础，Pandas 基础，Pandas 进阶，Python 基础，Scikit-Learn，SciPy，Seaborn，Spark RDD 基础，Spark SQL 基础，导入数据等核心技术领域。覆盖了 Python 在数据科学与大数据专业建设课程体系中的绝大部分领域，作为教育资源对学生学习 Python 数据分析，数据处理，科学运算，数据可视化，机器学习等具有极大的参考复习意义。
本期，跨象乘云™ 将继续连载《深度学习知识卡[……]
Python 知识卡片完整中文版
此前，跨象乘云™ 发布了一系列 Python 数据科学核心库的多份知识卡片，包括 ——
- 《Python 知识卡片：Bokeh》
- 《Python 知识卡片：数据导入》
- 《Python 知识卡片：Scikit-Learn》
- 《Python 知识卡片：Matplotlib》
- 《Python 知识卡片：NumPy》
- 《Python 知识卡片：Pandas》
- 《Python 知识卡片：数据科学入门》
此前的知识卡片主要是英文原版，再次跨象乘云™ 发布《Python 知识卡片完整中文版》，覆盖：Bokeh，Jupyter Notebook，Keras，M[……]
神经网络结构可视化工具
对于我们算法分析人员来说，机器学习和神经网络早已不是什么新鲜内容，搭建、训练出来一个好的模型用于线上生产是必不可少的基础功能，对于业务人员或者是对于模型细节并不是很清楚或者是关注的人来说，这个就显得很抽象了，这个时候必要的可视化工作就显得很重要了，当前比较成熟的可视化工具大致包括：matplotlib、seaborn、Chaco 、pychart 、VPython 、yellowbrick等，这些是比较主流使用比较多的模块，但是对于模型结构的可是话来说显得就比较鸡肋了，这里迫切需要一些专业领域内的工具来帮助我们完成这些工作。
上面的这些图片都是可以一键生成的，顿时觉得功能[……]
数据分析技能全流程知识细节
进入一个全新的领域之前，最好能够对这个领域的知识体系、技能模型有全面的了解，这样你能知道哪些是应该学习，哪些是暂时不用学的，知道什么样的路径适合自己的状况。
基于数据分析这个技能，DC 学院 —— 准备了一份『超级技能地图』，帮你快速认识数据分析的技能模块，以及不同的分支下，有哪些必备的技能，以及有哪些好用的资源。
这一张图，可以帮助你快速认识数据分析这个领域，即便你从未接触过相关的内容，也可以很清晰地建立数据分析知识框架。
这是数据分析小白必备的数据分析技能图，因为包含了 Python 数据分析全方位的技能体系，比如数据获取、SQL 数据库、Python、统计学、数据分析核[……]
数据科学、神经网络、机器学习完全图解
这是一份非常详实的备忘单，涉及具体内容包括：
- 神经网络基础知识
- 神经网络图谱
- 机器学习基础知识
- 著名 Python 库 Scikit-Learn
- Scikit-Learn 算法
- 机器学习算法选择指南
- TensorFlow
- Python 基础
- PySpark 基础
- Numpy 基础
- Bokeh
- Keras
- Pandas
- 使用 Pandas 进行Data Wrangling
- 使用 dplyr 和 tidyr 进行 Data Wrangling
- SciPi
- MatPlotLib
- 使用 gg[……]