Эта статья является зеркальной статьёй машинного перевода, пожалуйста, нажмите здесь, чтобы перейти к оригиналу.

Вид: 147164|Ответ: 12

[электронная книга] Электронная книга на Python: нулевая отправная точка. Большие данные Python и реальный анализ машинного обучения

[Скопировать ссылку]
Опубликовано 19.09.2019 8:30:25 | | |
В эту эпоху вынужденной скуки прорыва не найти, поделитесь этой книгой о технологиях, чтобы разбогатеть, для справки, читатели могут играть свободно, да здравствует технологии
«Zero Starting Point Python Big Data and Machine Learning Real Analysis» использует язык программирования Python, модуль анализа данных Pandas, машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта для проведения реального анализа больших данных футбольной лотереи. Был разработан и выпущен пакет данных проекта с открытым исходным кодом zc-dat, который суммировал события и коэффициенты более чем 50 000 футбольных матчей по всему миру с 2010 по 2016 год, включая William Hill, Macau, Ladbrokes, Bet365, Interwetten, SNAI, Crown, Yishengbo, Weide, Bifa и другие крупные компании по продаже коэффициентов. В этой статье представлены методы использования языка Python для сбора данных веб-страниц, скачивания и обновления пакетов данных zc-dat, прогнозирования и анализа вероятности победы в победи команды, а также предложен закон «Тьюринга» для выявления преимуществ и недостатков алгоритмов искусственного интеллекта. Подходящая аудитория: футбольные энтузиасты, любители ставок, специалисты по анализу данных, математика, статистика, студенты информатики.
Содержание
Глава 1 Футбольная лотерея и анализ данных 1
Глава 2 Среда развития 19
Глава 3 Вводный пакет дел 45
Глава 4 Система количественного анализа футбольной лотереи 55
Глава 5 Общие инструменты анализа данных 96
Глава 6 Вспомогательные инструменты 114
Глава 7 Сбор данных 135
Глава 8 Бэктестинг данных футбольной лотереи 191
Глава 9 Интеллектуальная оптимизация параметров 232
Глава 10 Введение и практика искусственного интеллекта Python 266
Глава 11 Случаи классических алгоритмов машинного обучения (I) 286
Глава 12 Случаи классических алгоритмов машинного обучения (II) 308
Глава 13 Комбинаторные алгоритмы машинного обучения 326
Глава 14 Построение модели машинного обучения 361
Глава 15 Валидация моделей машинного обучения 381
Глава 16 Анализ данных результатов 397
Глава 17 Анализ реального рынка на основе машинного обучения и футбольной лотереи 407

Ссылки:https://pan.baidu.com/s/1x8d75sBH-ZjRQFtBPPUUbQКод извлечения:
Туристы, если вы хотите увидеть скрытое содержание этого поста, пожалуйстаОтвет






Предыдущий:«Искусство SQL-запроса» PDF, автор: Чжан Цюань, Го Тяньцзяо
Следующий:Техники разработки CSS для сайтов с высоким трафиком — pdf
Опубликовано 22.09.2019 19:19:29 |
Zero-start point: Python — большие данные и анализ реального рынка машинного обучения
Опубликовано 17.07.2021 8:11:12 |
Большое спасибо, как хорошо
Опубликовано 27.04.2020 20:28:46 |
Спасибо арендодателю, мне это очень нужно было
Опубликовано 19.09.2019 9:25:07 |
Спасибо, что поделились...
Опубликовано 07.03.2020 6:18:58 |
Лала Ла
Опубликовано 27.04.2020 15:44:25 |
Давайте сначала посмотрим эту библиографию
Опубликовано 18.05.2020 18:28:48 |
Это действительно полезно?
Опубликовано 26.06.2020 23:56:41 |
Спасибо, что поделились
Опубликовано 12.10.2020 15:52:05 |
Хоэлл!
Опубликовано 04.11.2020 20:09:25 |
Это можно поделиться
Отказ:
Всё программное обеспечение, программные материалы или статьи, публикуемые Code Farmer Network, предназначены исключительно для учебных и исследовательских целей; Вышеуказанный контент не должен использоваться в коммерческих или незаконных целях, иначе пользователи несут все последствия. Информация на этом сайте взята из Интернета, и споры по авторским правам не имеют отношения к этому сайту. Вы должны полностью удалить вышеуказанный контент с компьютера в течение 24 часов после загрузки. Если вам нравится программа, пожалуйста, поддержите подлинное программное обеспечение, купите регистрацию и получите лучшие подлинные услуги. Если есть нарушение, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте.

Mail To:help@itsvse.com