Analisi dei dati del pitone per i neofiti: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras

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Grazie per aver preso questo libro. Questo libro è un'introduzione ai principianti per l'analisi dei dati utilizzando la programmazione di Python. Questo libro è stato scritto per i seguenti lettori.
1) Interessato all'apprendimento automatico e all'apprendimento profondo
2) Interessato alla programmazione con Python.
3) Interessato all'analisi dei dati.
4) Interessato all'utilizzo di Numpy / Pandas / MatPlotlib / Scikitlearn.
5) Non interessato alla costruzione di ambienti di apprendimento della macchina.
6) Non sei interessato a spendere un sacco di soldi per imparare.
7) Vagamente preoccupato per la nuova epidemia di corona e per il futuro.

Molti dei miei amici e conoscenti hanno iniziato l'analisi dei dati con una vendetta, solo per essere soddisfatta del processo quotidiano di creare un ambiente, quindi, dopo aver fatto mnist (numero di dati numerici scritti in mano) e Tutorial di classificazione dell'iride, ti danno a fare con il tuo lavoro quotidiano e abbandonarlo per un po '.

Questo libro utilizza l'ambiente di esecuzione Python gratuito fornito da Google per eseguire la fonte principale. Codice per il libro, che consente di imparare la programmazione con zero tempo per configurare il proprio ambiente.

Questo libro si concentra sul minimo essenziale di conoscenza necessario per portare un principiante a una grave analisi dei dati in Python. Il nostro obiettivo è che alla fine del libro, i lettori avranno raggiunto i seguenti cinque obiettivi.
1) Costruire e addestrare modelli di apprendimento profondo e modelli di apprendimento della macchina basati su dati arbitrari da addestrare e prevedere che usano un uso profondo. Biblioteche di apprendimento (Keras) e librerie di apprendimento della macchina (Scikit-Learn).
2) Utilizzare panda invece di Excel per l'elaborazione dei dati su larga scala.
3) Manipolare matrici multidimensionali usando Nompe.

4) Disegnare liberamente grafica usando matplotlotlib.
5) Per eseguire una semplice analisi dei dati sulla propagazione del nuovo Coronavirus.

■■■ Contenuto

1. Introduzione
2. 2. Responsabilità Esclusione
3. 3. Marchi e marchi registrati
4. Feedback
5. Notebook Jupyter
6. Ambiente GPU ー Google collaborazione

7. 7. 7. Mint Minime Minime Programmazione
8. 9. Python
Hi Salve Pantico World!
9. Panda
Significato di Panda
Tipo di frame Dati
■ Vista con singolo Panda
La tabella si unisce con una chiave specifica
■ Input / output del file CSV (Collat -Compatibile versione)
■ Ottenere qualsiasi gamma di cellule o celle e ■ Recuperare solo i valori cellulari che soddisfano le condizioni specifiche.
■ Impatto della nuova corona sui prezzi delle azioni come visto in Pandas


10 nomi della funzione di generazione dell'array array irregolata array Irrichia Irrichia
■ Suggerimenti per il Jupyter of Nuundes
■ Indicizzazione / Fetta di Numpy.lande ADARRAY
■ Calcolo del prodotto domestico
11. Matplotlib | ■ Etichette per legenda, titolo, x asse e albero e bargrafi
Specifiche della serie


Stack Stack Texture
Grafica circolare ■ Grafica 3D
12. Scikit-Learn
■ Svm: Supporto macchina
■ Aumento casuale <> ■ xgboost (classificazione)
■ XGBubost (regressione)
13 . Keras
■ Cotnet
■ VGG
Connessione dati per la nuova corona (Covid-19)
■ Kaggle (Italiano)
■ Sigato (Italiano / Giapponese)
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