Ez a cikk egy tükör gépi fordítás, kérjük, kattintson ide, hogy ugorjon az eredeti cikkre.

Nézet: 147164|Válasz: 12

[e-könyv] Python e-könyv: Nulla kiindulópont Python big data és gépi tanulás valós elemzés

[Linket másol]
Közzétéve 2019. 09. 19. 8:30:25 | | |
Ebben a kényszerű unalom korában nem találnak áttörést, ossza meg ezt a könyvet a technológiáról, hogy meggazdagodj, csak referenciaként, az olvasók szabadon játszhatnak, éljenek a technológia
A "Zero Starting Point Python Big Data and Machine Learning Real Analysis" Python programozási nyelvet, Pandas adatelemzési modult, gépi tanulást és mesterséges intelligencia algoritmusokat használ a futballlottó big data-k valós elemzésére. A nyílt forráskódú nagy adat projekt, a zc-dat adatcsomag készült és megjelent, amely összefoglalta több mint 50 000 futballmérkőzés esemény- és oddsadatait világszerte 2010 és 2016 között, beleértve a William Hillt, Macau-t, Ladbrokes-t, Bet365-öt, Interwetten-t, SNAI-t, Crown-t, Yishengbo-t, Weide-t, Bifa-t és más jelentős odds-cégeket. Ez a tanulmány bemutatja, hogyan lehet a Python nyelvet használni weboldal adatainak rögzítésére, zc-dat adatcsomagok letöltésére és frissítésére, a győztes csapat nyerésének valószínűségének előrejelzésére és elemzésére, valamint a "Turing" törvény javaslatára a mesterséges intelligencia algoritmusok előnyei és hátrányai feltárására. Megfelelő közönség: futballrajongók, fogadásrajongók, adatelemzők, matematika, statisztika, számítógépes hallgatók.
Tartalomjegyzék
1. fejezet Futballlottó és adatelemzés 1
2. fejezet Fejlesztési környezet 19
3. fejezet Bevezető esetcsomag 45
4. fejezet A futballlottó kvantitatív elemzési rendszere 55
5. fejezet Gyakori adatelemzési eszközök 96
6. fejezet Segédeszközök 114
7. fejezet Adatrögzítés 135
8. fejezet Futballlottó adatok visszatesztelése 191
9. fejezet Paraméterek intelligens optimalizálása 232
10. fejezet Bevezetés és a Python mesterséges intelligencia gyakorlata 266
11. fejezet Klasszikus gépi tanulási algoritmusok esetei (I) 286
12. fejezet Klasszikus gépi tanulási algoritmusok esetei (II) 308
13. fejezet: Gépi tanulás kombinatorikus algoritmusok 326
14. fejezet: Gépi tanulási modell építés 361
15. fejezet Gépi tanulási modellek validálása 381
16. fejezet Eredmények elemzése 397
17. fejezet Gépi tanulás Futballlottó Valós piaci elemzés 407

Linkek:https://pan.baidu.com/s/1x8d75sBH-ZjRQFtBPPUUbQKivonási kód:
Turisták, ha szeretnétek megnézni ennek a bejegyzésnek a rejtett tartalmát, kérlekVálasz






Előző:"Az SQL lekérdezés művészete" PDF, szerző: Zhang Quan, Guo Tianjiao
Következő:CSS fejlesztési technikák nagy forgalmú weboldalakhoz - pdf
Közzétéve 2019. 09. 22. 19:19:29 |
Nulla kiindulópont: Python big data és gépi tanulás, valós piaci elemzés
Közzétéve 2021. 07. 17. 8:11:12 |
Nagyon köszönöm, milyen jó
Közzétéve 2020. 04. 27. 20:28:46 |
Köszönöm a főbérlőnek, nagyon szükségem volt rá
Közzétéve 2019. 09. 19. 9:25:07 |
Köszönöm, hogy megosztottad...
Közzétéve 2020. 03. 07. 6:18:58 |
Lala La
Közzétéve 2020. 04. 27. 15:44:25 |
Nézzük meg először ezt a bibliográfiát
Közzétéve 2020. 05. 18. 18:28:48 |
Tényleg hasznos?
Közzétéve 2020. 06. 26. 23:56:41 |
Köszönöm, hogy megosztottad
Közzétéve 2020. 10. 12. 15:52:05 |
Hoell!
Közzétéve 2020. 11. 04. 20:09:25 |
Ez megosztható
Lemondás:
A Code Farmer Network által közzétett összes szoftver, programozási anyag vagy cikk kizárólag tanulási és kutatási célokra szolgál; A fenti tartalmat nem szabad kereskedelmi vagy illegális célokra használni, különben a felhasználók viselik az összes következményet. Az oldalon található információk az internetről származnak, és a szerzői jogi vitáknak semmi köze ehhez az oldalhoz. A fenti tartalmat a letöltés után 24 órán belül teljesen törölni kell a számítógépéről. Ha tetszik a program, kérjük, támogassa a valódi szoftvert, vásároljon regisztrációt, és szerezzen jobb hiteles szolgáltatásokat. Ha bármilyen jogsértés történik, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot e-mailben.

Mail To:help@itsvse.com