Тази статия е огледална статия за машинен превод, моля, кликнете тук, за да преминете към оригиналната статия.

Изглед: 147164|Отговор: 12

[електронна книга] Python електронна книга: Нулева отправна точка Python големи данни и машинно обучение за реален анализ

[Копирай линк]
Публикувано в 19.09.2019 г. 8:30:25 ч. | | |
В тази епоха на принудителна скука не може да се намери пробив, споделете тази книга за технологиите, за да забогатеете, само за справка, читателите могат да играят свободно, да живее технологиите
"Zero Starting Point Python Big Data and Machine Learning Real Analysis" използва програмния език Python, модул за анализ на данни Pandas, машинно обучение и алгоритми за изкуствен интелект за провеждане на реален анализ на големи данни от футболната лотария. Проектът за големи данни с отворен код zc-dat беше проектиран и пуснат, който обобщава събитията и коефициентните данни на над 50 000 футболни мача по света от 2010 до 2016 г., включително William Hill, Macau, Ladbrokes, Bet365, Interwetten, SNAI, Crown, Yishengbo, Weide, Bifa и други големи коефициентни компании. Тази статия въвежда как да се използва езикът Python за улавяне на данни от уеб страници, изтегляне и актуализиране на zc-dat пакети с данни, прогнозиране и анализ на вероятността за победа при печелившия отбор и предлагане на закона на "Тюринг" за откриване на предимствата и недостатъците на алгоритмите на изкуствения интелект. Подходяща аудитория: футболни ентусиасти, ентусиасти на залагания, специалисти по анализ на данни, математика, статистика, студенти по компютърни науки.
Съдържание
Глава 1 Футболна лотария и анализ на данни 1
Глава 2 Среда за развитие 19
Глава 3 Въвеждащ пакет 45
Глава 4 Система за количествен анализ на Футболна лотария 55
Глава 5 Общи инструменти за анализ на данни 96
Глава 6 Помощни инструменти 114
Глава 7 Събиране на данни 135
Глава 8 Обратно тестване на данни от футболната лотария 191
Глава 9 Интелигентна оптимизация на параметри 232
Глава 10 Въведение и практика на изкуствения интелект в Python 266
Глава 11 Случаи на класически алгоритми за машинно обучение (I) 286
Глава 12 Случаи на класически алгоритми за машинно обучение (II) 308
Глава 13 Комбинаторни алгоритми за машинно обучение 326
Глава 14 Конструиране на модел чрез машинно обучение 361
Глава 15 Валидиране на модели за машинно обучение 381
Глава 16 Анализ на резултатите 397
Глава 17 Машинно обучение Футболна лотария Реален пазарен анализ 407

Връзки:https://pan.baidu.com/s/1x8d75sBH-ZjRQFtBPPUUbQКод за извличане:
Туристи, ако искате да видите скритото съдържание на този пост, моляОтговор






Предишен:"Изкуството на SQL заявката" PDF, автор: Чжан Цюан, Гуо Тиендзяо
Следващ:Техники за разработка на CSS за уебсайтове с голям трафик - pdf
Публикувано в 22.09.2019 г. 19:19:29 ч. |
Zero-start Python големи данни и машинно обучение – реален пазарен анализ
Публикувано в 17.07.2021 г. 8:11:12 ч. |
Много благодаря, колко хубаво
Публикувано в 27.04.2020 г. 20:28:46 ч. |
Благодаря на наемодателя. Просто много имах нужда.
Публикувано в 19.09.2019 г. 9:25:07 ч. |
Благодаря, че сподели...
Публикувано в 7.03.2020 г. 6:18:58 ч. |
Лала Ла
Публикувано в 27.04.2020 г. 15:44:25 ч. |
Нека първо разгледаме тази библиография
Публикувано в 18.05.2020 г. 18:28:48 ч. |
Наистина ли е полезен?
Публикувано в 26.06.2020 г. 23:56:41 ч. |
Благодаря, че споделихте
Публикувано в 12.10.2020 г. 15:52:05 ч. |
Хоел!
Публикувано в 4.11.2020 г. 20:09:25 ч. |
Това може да се сподели
Отричане:
Целият софтуер, програмни материали или статии, публикувани от Code Farmer Network, са само за учебни и изследователски цели; Горното съдържание не трябва да се използва за търговски или незаконни цели, в противен случай потребителите ще понесат всички последствия. Информацията на този сайт идва от интернет, а споровете за авторски права нямат нищо общо с този сайт. Трябва напълно да изтриете горното съдържание от компютъра си в рамките на 24 часа след изтеглянето. Ако ви харесва програмата, моля, подкрепете оригинален софтуер, купете регистрация и получете по-добри услуги. Ако има нарушение, моля, свържете се с нас по имейл.

Mail To:help@itsvse.com