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原创 scikit-learn sklearn 0.18 中文文档
ApacheCN（Apache中文网）- 关于我们 : http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10813869ApacheCN cwiki 地址为 scikit-learn 0.18 中文文档 : http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=100301
2017-07-18 12:51:15
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原创 【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码 视频 项目案例
MachineLearning欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)电子版书籍：【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】视频每周更新：如果你觉得有价值，请帮忙点 Star【后续组
2017-06-12 19:03:19
4572
2
转载 PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）
PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）GitHub地址：https://github.com/apachecn/nlp-pytorch-zh网站地址：https://nlp-pt.apachecn.org/译者：Yif Du协议：CC BY-NC-ND 4.0欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的...
2019-11-05 10:45:01
2763
1
原创 Ubuntu16.04安装TensorFlow2.x CPU和GPU必备指南
原文内容：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/TensorFlow2.x/安装指南.mdCPU安装:pip install tensorflow GPU安装:pip install tensorflow-gpu【别慌，GPU需要先安装以下内容】 注意: 不要同时安装硬件要求支持以下启用GPU的设备：...
2019-10-25 10:18:11
1020
翻译 Pytorch 中文文档和中文教程
目前针对 Pytorch 中文版本维护，我觉得我们社区是最完善的！GitHub项目管理：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zhPytorch 版本地址：https://pytorch.apachecn.org包括一下几个版本：（中文文档 + 中文教程）1.0 中文版本 0.4 中文版本0.3 中文版本 0.2 中文版本...
2019-07-27 00:29:22
4226
转载 HanLP 词性标注列表
HanLP 词性标注列表字母描述a形容词f方位词mq数量词nn工作相关名词ad副形词g学术词汇n名词nnd职业ag形容词性语素gb生物相关词汇nb生物名nnt职务职称al形容词性惯用语gbc生物类别nba动物名nr人名an名...
2019-06-10 11:33:16
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翻译 【Scikit-Learn 中文文档】新异类和异常值检测 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/outlier_detection.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/outlier_detection.html官方文档: http://scikit-
2017-11-30 16:53:14
555
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计 / 经验协方差 / 收敛协方差 / 稀疏逆协方差 / Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/covariance.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/covariance.html官方文档: http://scikit-learn.org/stab
2017-11-30 16:52:34
632
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/decomposition.html官方文档: http://scikit-learn.or
2017-11-30 16:51:55
470
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/biclustering.html官方文档: http://scikit-learn.org/
2017-11-30 16:51:09
513
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/clustering.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/clustering.html官方文档: http://scikit-learn.org/stab
2017-11-30 16:48:29
736
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】流形学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/manifold.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/manifold.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/
2017-11-30 16:47:31
589
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】高斯混合模型 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/mixture.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/mixture.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/
2017-11-30 16:45:57
624
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】神经网络模块（监督的）- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/calibration.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/calibration.html官方文档: http://scikit-learn.org/st
2017-11-30 16:43:49
424
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】概率校准 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/calibration.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/calibration.html官方文档: http://scikit-learn.org/st
2017-11-30 16:43:13
1775
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】半监督学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/label_propagation.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/label_propagation.html官方文档: http://scikit-
2017-11-30 16:42:32
518
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】特征选择 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/feature_selection.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/feature_selection.html官方文档: http://scikit-
2017-11-23 15:19:52
517
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】多类和多标签算法 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/multiclass.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/multiclass.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/
2017-11-23 15:19:00
361
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】集成方法 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/ensemble.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/ensemble.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/
2017-11-23 15:18:04
498
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/tree.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/tree.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/GitHub:
2017-11-23 15:16:44
410
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】朴素贝叶斯 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/naive_bayes.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/naive_bayes.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/G
2017-11-23 15:15:26
472
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】内核岭回归 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub:
2017-11-21 23:17:02
448
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub: h
2017-11-21 23:16:14
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翻译 【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn
2017-11-21 23:15:11
402
翻译 【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn
2017-11-21 23:13:57
509
翻译 【Scikit-Learn 中文文档 】安装 scikit-learn | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn
2017-11-21 23:13:00
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原创 安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper 来管理环境
安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper 来管理环境安装 python参考链接： http://www.tuicool.com/articles/aueyMn brew install python3安装 pipwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypython3
2017-11-16 16:25:07
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转载 Mac使用 matplotlib 画图 => RuntimeError: Python is not installed as a framework
Mac使用 matplotlib 画图遇到问题：Traceback (most recent call last): File "/opt/git/scikit-learn-doc-zh/flowchart/src/quickstart/test_matplotlib.py", line 11, in import matplotlib.pyplot as plt
2017-11-15 16:32:41
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原创 【机器学习实战】第15章 大数据与MapReduce
第15章 大数据与MapReduce大数据 概述大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力。大数据 场景假如你为一家网络购物商店工作，很多用户访问该网站，其中有些人会购买商品，有些人则随意浏览后就离开。对于你来说，可能很想识别那些有购物意愿的用户。那么问题就来了，数据集可能会非常大，在单机上训练要运行好几天。接下来：我们讲讲 MapRede
2017-10-09 10:54:19
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原创 【机器学习实战】第14章 利用SVD简化数据
第14章 利用SVD简化数据http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">>SVD 概述奇异值分解（SVD, Singular Value Decomposition）: 提取信息的一种方法，可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征。从生物信息学到金融学，SVD 是提取信息
2017-10-09 10:53:09
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原创 【机器学习实战】第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集前言在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则。本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务，并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集。FP-growth 算法简介一种非常好的发现频繁项集算法。基于Apriori算法构建,但是数据结构不同，使用叫做
2017-10-09 10:51:34
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原创 【机器学习实战】第11章 使用 Apriori 算法进行关联分析
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式:频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。相关术语关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集
2017-10-09 10:48:59
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原创 【机器学习实战】第9章 树回归
第9章 树回归http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">>树回归 概述我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。树回归 场景我们在第 8 章
2017-10-09 10:47:36
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原创 【机器学习实战】第8章 预测数值型数据：回归
第8章 预测数值型数据：回归http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">>回归（Regression） 概述我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。回归 场景回归的目的是预测数值型的目标值。
2017-10-09 10:45:55
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原创 【机器学习实战】第5章 Logistic回归
第5章 Logistic回归http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">>Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归
2017-10-09 10:41:25
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原创 scikit-learn（sklearn） 0.19 中文文档的翻译计划，邀请你的加入 | ApacheCN
scikit-learn（sklearn）官方地址: http://scikit-learn.org/ * 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 * 可供大家使用，可在各种环境中重复使用 * 建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上 * 开放源码，可商业使用 - BSD license关于我们我们是 ApacheCN 开源组织，一群有想法，爱装逼，爱
2017-09-29 17:17:45
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翻译 Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 集群模式概述 | ApacheCN
集群模式概述该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用。组件Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几种类型
2017-09-27 17:32:15
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翻译 Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Submitting Applications | ApacheCN
Submitting Applications在 script in Spark的 bin 目录中的spark-submit 脚本用与在集群上启动应用程序。它可以通过一个统一的接口使用所有 Spark 支持的 cluster managers，所以您不需要专门的为每个cluster managers配置您的应用程序。打包应用依赖如果您的代码依赖了其它的项目，为了分发
2017-09-27 17:30:15
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翻译 Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN
SparkR (R on Spark)概述SparkDataFrame启动: SparkSession从 RStudio 来启动创建 SparkDataFrames从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames从 Data Sources（数据源）创建 SparkDataFrame从 Hive tables
2017-09-26 12:40:25
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翻译 Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN
GraphX Programming Guide概述入门属性 Graph示例属性 GraphGraph 运算符运算符的汇总表Property 运算符Structural 运算符Join 运算符邻域聚合聚合消息 (aggregateMessages)Map Reduce Triplets Transition G
2017-09-26 12:33:19
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空空如也
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