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dataanalyse
- 利用pandas、numpy、scipy组建的数据分析工具。可以实现均值、频数、最大值、最小值、分位数等得统计。(Data analysis tools built by pandas, numpy and SciPy. The statistics of mean, frequency, maximum, minimum and quantile can be achieved.)
ESPRIT
- 利用 ESPRIT 进行波达方向估计，平台为python3.6，主要使用numpy和matplotlib(DOA using ESPRIT -----------python3.6 + numpy + matplotlib)
python27
- python学习工具，适合初学者，是python2.7，包含numpy配置文件(Python learning tool, suitable for beginners, is python2.7, including numpy configuration files.)
L1_Starter_Code
- 数据计算分析，利用python中numpy，panda等数据科学计算包(python data analyses)
贝叶斯方法 -概率编程与贝叶斯推断 zip
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名
python数据分析 韩波
- 一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Pyt
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
ILearnMachineLearning.py-master
- 这个储存库是我的作品和与数据科学和机器学习相关的项目的集合。在我的脚本中，我主要使用python及其专用的库：pandas、numpy、scipy、sci kit learn、matplotlib、basemap plotly。我还用了一些d3进行数据可视化。我还尝试从sci kit学习库中定制算法实现(This repository is a collection of my works and projects related to
Scipy
- SciPy—数值计算库 在NumPy的基础上增加一些功能 1、常数和特殊函数 2、线性代数-linalg 3、优化 （1）非线性方程组求解 （2）最小二乘拟合 （3）函数最小值 4、插值—interpolate （1）B样条曲线插值 （2）外推和Spline拟合 （3）二维插值 5、数值积分—integrate （1）球的体积 （2）解常微分方程组 6、统计—stats （1）连续和离散概率分布 （2）
chatbot
- 聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pan
精心整理 _ 非常全面的Pandas入门教程
- pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步(Pandas is a data analysis tool based on NumPy. In the machine learning task, we first need to clean and edit the data
calibrate .py
- 使用python库里面的pydub，numpy来计算音频文件的总谐波失真(use python module pydub to calculate the wav thd)
利用python进行数据分析
- 第3章 ipython：一种交互式计算和开发环境 第4章 numpy基础：数组和矢量计算 第5章 pandas入门 第6章 数据加载、存储与文件格式 第7章 数据合并、重塑
Pandas guide
- Data processing is important part of analyzing the data, because data is not always available in desired format. Various processing are required before analyzing the data such as cleaning, restructuring or merging etc.
基于机器学习的文本分类
- 基于机器学习的文本分类，用numpy进行实现的简单版本