Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- 페이지 수
- 16
- 형식
- 크기
- 252 KB
- 연도
- 2018
- Trường
- University Wisconsin-Madison
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
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.
- 문서명
- Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 16 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
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
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 16페이지입니다, Machine learning 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
미리보기 생성 중...
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
- 문서명
- Python notes (03) (Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python) - Sebastian Raschk
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 16 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
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
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!