Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- ページ数
- 16
- 形式
- サイズ
- 252 KB
- 年
- 2018
- Trường
- University Wisconsin-Madison
- 閲覧数
- 0
- コメント
- 0
- Lượt tải
- 0
プレビューを生成中...
Bài giảng môn Machine Learning của tác giả Sebastian Raschka tại Đại học Wisconsin–Madison, tập trung vào tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python sử dụng trong khóa học.
- ドキュメント名
- Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- 学校 / コース
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- Tài liệu này là ghi chú bài giảng về Học máy, tập trung vào việc sử dụng Python. Nó bao gồm thiết lập môi trường, chạy mã Python và các chủ đề lập trình Python cần thiết cho học máy.
- 目次
- 3 Using Python
- 3.1 Introduction
- 3.1.1 About this Lecture
- 3.1.2 Python
- 3.2 Setup
- 3.2.1 Installing Python
- 3.2.2 Managing Environments
- 3.2.3 Installing and Updating packages
- 3.3 Running Python Code
- 3.3.1 Interpreter/REPL
- 3.3.2 IPython
- 3.3.3 Scripts (.py files)
- 3.3.4 Jupyter Notebooks
- 3.3.5 JupyterLab
- 3.3.6 Jupyter Notebooks and Homework Submissions
- 3.4 Relevant Python Topics
- 3.4.1 Basic Types
- 3.4.2 Operators
- 3.4.3 Strings
- 3.5 Data Structures
- 3.5.1 List
- 3.5.2 Dictionary
- 3.5.3 Set
- 3.5.4 Tuple
- 3.6 Conditionals
- 3.7 Iteration
- 3.7.1 Generators
- 3.7.2 Comprehensions
- 3.8 Functions
- 3.9 Classes
- 3.10 Command Line Arguments via Scripts
- 3.11 Reading and Writing files
- 3.12 Importing Libraries
- 3.13 Standard Library
- 3.14 GIL and Multiprocessing
- 3.15 Subprocesses
- 3.16 Exceptions
- 3.17 Debugging
- 3.18 Resources
- ページ数
- 16 ページ
- アップロード者
- Uni24h
説明
Trích nội dung tài liệu
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 3 Using Python 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.1.1 About this Lecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2.1 Installing Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2.2 Managing Environments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3.2.3 Installing and Updating packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Running Python Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.1 Interpreter/REPL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.2 IPython . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.3 Scripts (.py files) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3.4 Jupyter Notebooks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3.5 JupyterLab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3.6 Jupyter Notebooks and Homework Submissions . . . . . . . . . . . . . 13 Relevant Python Topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.4.1 Basic Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4.2 Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4.3 Strings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Data Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.5.1 List . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.5.2
よくある質問
このドキュメントは無料ですか？
はい。「Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk」は無料です。ログインして「ダウンロード」をクリックするだけで、元のファイルを取得できます。
このドキュメントは何ページありますか？
このドキュメントは 16 ページあります（Machine learning コース用）。ダウンロードする前にオンラインでプレビューできます。
ダウンロードする前にプレビューできますか？
はい。このページにあるオンラインリーダーでドキュメントをプレビューし、その後ダウンロードするかどうかを決めることができます。
Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
プレビューを生成中...
Trích nội dung tài liệu
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 3 Using Python 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.1.1 About this Lecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2.1 Installing Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2.2 Managing Environments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3.2.3 Installing and Updating packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Running Python Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.1 Interpreter/REPL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.2 IPython . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.3 Scripts (.py files) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3.4 Jupyter Notebooks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3.5 JupyterLab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3.6 Jupyter Notebooks and Homework Submissions . . . . . . . . . . . . . 13 Relevant Python Topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.4.1 Basic Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4.2 Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4.3 Strings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Data Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.5.1 List . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.5.2
- ドキュメント名
- Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- 学校 / コース
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- Tài liệu này là ghi chú bài giảng về Học máy, tập trung vào việc sử dụng Python. Nó bao gồm thiết lập môi trường, chạy mã Python và các chủ đề lập trình Python cần thiết cho học máy.
- 目次
- 3 Using Python
- 3.1 Introduction
- 3.1.1 About this Lecture
- 3.1.2 Python
- 3.2 Setup
- 3.2.1 Installing Python
- 3.2.2 Managing Environments
- 3.2.3 Installing and Updating packages
- 3.3 Running Python Code
- 3.3.1 Interpreter/REPL
- 3.3.2 IPython
- 3.3.3 Scripts (.py files)
- 3.3.4 Jupyter Notebooks
- 3.3.5 JupyterLab
- 3.3.6 Jupyter Notebooks and Homework Submissions
- 3.4 Relevant Python Topics
- 3.4.1 Basic Types
- 3.4.2 Operators
- 3.4.3 Strings
- 3.5 Data Structures
- 3.5.1 List
- 3.5.2 Dictionary
- 3.5.3 Set
- 3.5.4 Tuple
- 3.6 Conditionals
- 3.7 Iteration
- 3.7.1 Generators
- 3.7.2 Comprehensions
- 3.8 Functions
- 3.9 Classes
- 3.10 Command Line Arguments via Scripts
- 3.11 Reading and Writing files
- 3.12 Importing Libraries
- 3.13 Standard Library
- 3.14 GIL and Multiprocessing
- 3.15 Subprocesses
- 3.16 Exceptions
- 3.17 Debugging
- 3.18 Resources
- ページ数
- 16 ページ
- アップロード者
- Uni24h
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！
Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
Feat extract slides (14) (Giảm chiều dữ liệu, tập trung vào trích xuất đặc trưng) - Sebastian Raschka
Eval intro slides (08) (Đánh giá mô hình, overfitting và underfitting, phân rã bias-variance trong Máy học) - Sebastian Raschka
Machine learning tips and tricks (Tổng hợp mẹo về học máy)
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！