一份不可多得的数据科学与机器学习Python库

【51CTO.com原创稿件】本文全面地介绍了当前市场上适合于数据科学和机器学习的优秀Python库。

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根据当前技术界的广泛需求,本文将以如下顺序重点介绍,市场上适合于数据科学和机器学习实现的优秀Python软件:

数据科学与机器学习的介绍
为什么要使用Python进行数据科学和机器学习?
用于数据科学和机器学习的Python库

数据科学与机器学习的介绍
众所

四种高性能数据类型,Python collections助你优化代码、简洁任务

在这篇文章中,机器学习工程师GeorgeSeif介绍了Pythoncollections模块非常受欢迎的四种数据类型以及它们各自的使用方法。这些数据类型可以对代码进行优化,进而实现更简洁的任务执行。
Python的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将Python的功能扩展到了许多流行领域,包括机器学习、数据科学、Web开发和前端等。其中表现最好的一个就是Pytho

从Python代码到APP,你只需要一个小工具:GitHub已超3000星

机器学习开发者想要打造一款App有多难?事实上,你只需要会Python代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit联合创始人AdrienTreuille撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源app构建框架。这款工具可以在你写Python代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit的GitHubSt

Logreduce:用Python和机器学习去除日志噪音

Logreduce可以通过从大量日志数据中挑选出异常来节省调试时间。

持续集成(CI)作业会生成大量数据。当一个作业失败时,弄清楚出了什么问题可能是一个繁琐的过程,它涉及到调查日志以发现根本原因——这通常只能在全部的作业输出的一小部分中找到。为了更容易地将最相关的数据与其余数据分开,可以使用先前成功运行的作业结果来训练Logreduce机器学习模型,以从失败的运行日志中提取异常。
此方法

在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型

概述

 TensorFlow.js(deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型,而无需任何复杂的安装步骤。
 TensorFlow.js的两个组件——CoreAPI和LayerAPI。
 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。

介绍
你喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同

Python机器学习资源菜单,选库找工具不愁,GitHub精选列表都齐了

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用Python搞机器学习、数据科学,需要很多相关的资料,各种库、工具,都是常用、常找、常查的内容。
最近,维也纳的数据科学家FlorianRohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑,可以照着更新一下自己的收藏夹了。
四十几类项目
整个列表中,包含超过40类内容:
核心工具、Pandas和Jup

Flask教程:Python 3 支持

要求¶不 支持的。除此之外你必须使用最新的 itsdangerous, Jinja2 and Werkzeug 版本。API 稳定性¶用户少¶小生态系统¶建议¶除非你已经很熟悉的版本中的差异,我们建议坚持当前版本的Python,直到生态系统变得成熟。升级的痛苦大部分是在较低级别的函数库,例如 Flask 和 Werkzeug 等,而不是在实际的高层次的应用程序代码。