GitHub 热榜：天才黑客开源新项目，不到 1000 行代码，1400 Star！
△点击上方“Python猫”关注，回复“1”领取电子书!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/66bff4e5910b4d44847fbe80bf0e7552.png)来自机器之心在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和
OpenCV3的机器学习算法SVM－使用Python
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Python基础学习笔记——配置Python开发环境
安装AnacondaAnaconda是Python的一个科学计算发行版，内置了数百个Python经常会使用的库，也包括做机器学习或数据挖掘的库，如Scikitlearn、NumPy、SciPy和Pandas等，其中可能有一些是TensorFlow的依赖库。Anaconda提供了一个编译好的环境可以直接安装。Anaconda
Python基础—01
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AI金融知识自学偏量化方向
前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题： 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数
TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析
!(http://files.17study.com.cn/201904/tensorFlow2/tflogocard2.png)三种开发模式使用TensorFlow2.0完成机器学习一般有三种方式：使用底层逻辑这种方式使用Python函数自定义学习模型，把数学公式转化为可执行的程序逻辑。接着在训练循环