Ta članek je zrcalni članek strojnega prevajanja, kliknite tukaj za skok na izvirni članek.

Pogled: 147164|Odgovoriti: 12

[e-knjiga] Python e-knjiga: Zero izhodiščna točka Python big data in machine learning realna analiza

[Kopiraj povezavo]
Objavljeno na 19. 09. 2019 08:30:25 | | |
V tej dobi prisilne dolgočasnosti ni preboja, delite to knjigo o tehnologiji, da obogatite, samo za referenco, bralci lahko svobodno igrajo, naj živi tehnologija
"Zero Starting Point Python Big Data and Machine Learning Real Analysis" uporablja programski jezik Python, modul za analizo podatkov Pandas, algoritme strojnega učenja in umetne inteligence za izvedbo resnične analize velikih podatkov o nogometni loteriji. Odprtokodni projekt velikih podatkov zc-dat podatkovni paket je bil zasnovan in izdan, ki je povzel podatke o dogodku in kvotah več kot 50.000 nogometnih tekem po svetu med letoma 2010 in 2016, vključno z William Hill, Macau, Ladbrokes, Bet365, Interwetten, SNAI, Crown, Yishengbo, Weide, Bifa in drugimi večjimi kvotnimi podjetji. Ta članek uvaja, kako uporabiti jezik Python za zajem podatkov spletnih strani, prenos in posodabljanje podatkovnih paketov zc-dat, napovedovanje in analizo verjetnosti zmage v zmagovalni ekipi ter predlaga "Turingov" zakon za zaznavanje prednosti in slabosti algoritmov umetne inteligence. Primerna publika: nogometni navdušenci, navdušenci nad stavami, strokovnjaki za analizo podatkov, matematika, statistika, računalniški študenti.
Kazalo vsebine
Poglavje 1 Nogometna loterija in analiza podatkov 1
Poglavje 2 Razvojno okolje 19
Poglavje 3: Uvodni paket primerov 45
Poglavje 4: Sistem kvantitativne analize Football Lottery 55
Poglavje 5 Pogosta orodja za analizo podatkov 96
Poglavje 6: Pomožna orodja 114
Poglavje 7: Zajem podatkov 135
Poglavje 8: Preverjanje podatkov o nogometni loteriji 191
Poglavje 9: Inteligentna optimizacija parametrov 232
Poglavje 10 Uvod in praksa umetne inteligence v Pythonu 266
Poglavje 11: Primeri klasičnih algoritmov strojnega učenja (I): 286
Poglavje 12: Primeri klasičnih algoritmov strojnega učenja (II) 308
Poglavje 13 Kombinatorni algoritmi strojnega učenja 326
Poglavje 14 Konstrukcija modela strojnega učenja 361
Poglavje 15 Validacija modelov strojnega učenja 381
Poglavje 16 Analiza rezultatov Podatki 397
Poglavje 17: Strojno učenje, nogometna loterija, analiza resničnega trga 407

Povezave:https://pan.baidu.com/s/1x8d75sBH-ZjRQFtBPPUUbQEkstrakcijska koda:
Turisti, če želite videti skrito vsebino te objave, prosimOdgovoriti






Prejšnji:"Umetnost SQL poizvedbe" PDF, avtor: Zhang Quan, Guo Tianjiao
Naslednji:Tehnike razvoja CSS za spletne strani z velikim prometom - pdf
Objavljeno na 22. 09. 2019 19:19:29 |
Ničelna izhodiščna točka Python big data in strojno učenje analiza dejanskega trga
Objavljeno na 17. 07. 2021 08:11:12 |
Najlepša hvala, kako dobro
Objavljeno na 27. 04. 2020 20:28:46 |
Hvala najemodajalcu. Zelo sem ga potreboval.
Objavljeno na 19. 09. 2019 09:25:07 |
Hvala, ker si delil...
Objavljeno na 7. 03. 2020 06:18:58 |
Lala La
Objavljeno na 27. 04. 2020 15:44:25 |
Najprej si poglejmo to bibliografijo
Objavljeno na 18. 05. 2020 18:28:48 |
Je res uporaben?
Objavljeno na 26. 06. 2020 23:56:41 |
Hvala, ker si delil
Objavljeno na 12. 10. 2020 15:52:05 |
Hoell!
Objavljeno na 4. 11. 2020 20:09:25 |
To je mogoče deliti
Disclaimer:
Vsa programska oprema, programski materiali ali članki, ki jih izdaja Code Farmer Network, so namenjeni zgolj učnim in raziskovalnim namenom; Zgornja vsebina ne sme biti uporabljena v komercialne ali nezakonite namene, sicer uporabniki nosijo vse posledice. Informacije na tej strani prihajajo z interneta, spori glede avtorskih pravic pa nimajo nobene zveze s to stranjo. Zgornjo vsebino morate popolnoma izbrisati z računalnika v 24 urah po prenosu. Če vam je program všeč, podprite pristno programsko opremo, kupite registracijo in pridobite boljše pristne storitve. Če pride do kakršne koli kršitve, nas prosimo kontaktirajte po elektronski pošti.

Mail To:help@itsvse.com