scikit-learnisaPythonmoduleformachinelearningbuiltontopofSciPyanddistributedunderthe3-ClauseBSDlicense.

最新版非常清晰的彩色的pdf+源代码，作者通过具体的例子，应用两款非常流行的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，帮助你掌握构建机器学习系统所需要的概念和工具。

许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

图像处理Learn-image-processing-and-GUIs-while-having-fun-in-MATLAB-master.zip

DeriveusefulinsightsfromyourdatausingPython.Learnthetechniquesrelatedtonaturallanguageprocessingandtextanalytics,andgaintheskillstoknowwhichtechniqueisbestsuitedtosolveaparticularproblem.TextAnalyticswithPythonteachesyoubothbasicandadvancedconcepts,includingtextandlanguagesyntax,structure,semantics.Youwillfocusonalgorithmsandtechniques,suchastextclassification,clustering,topicmodeling,andtextsummarization.Astructuredandcomprehensiveapproachisfollowedinthisbooksothatreaderswithlittleornoexperiencedonotfindthemselvesoverwhelmed.YouwillstartwiththebasicsofnaturallanguageandPythonandmoveontoadvancedanalyticalandmachinelearningconcepts.Youwilllookateachtechniqueandalgorithmwithbothabird'seyeviewtounderstandhowitcanbeusedaswellaswithamicroscopicviewtounderstandthemathematicalconceptsandtoimplementthemtosolveyourownproblems.ThisbookProvidescompletecoverageofthemajorconceptsandtechniquesofnaturallanguageprocessing(NLP)andtextanalyticsIncludespracticalreal-worldexamplesoftechniquesforimplementation,suchasbuildingatextclassificationsystemtocategorizenewsarticles,analyzingapporgamereviewsusingtopicmodelingandtextsummarization,andclusteringpopularmoviesynopsesandanalyzingthesentimentofmoviereviewsShowsimplementationsbasedonPythonandseveralpopularopensourcelibrariesinNLPandtextanalytics,suchasthenaturallanguagetoolkit(nltk),gensim,scikit-learn,spaCyandPatternWhatyouwilllearnNaturalLanguageconceptsAnalyzingTextsyntaxandstructureTextClassificationTextClusteringandSimilarityanalysisTextSummarizationSemanticandSentimentanalysisReadershipThebookisforITprofessionals,analysts,developers,linguisticexperts,datascientists,andanyonewithakeeninterestinlinguistics,analytics,andgeneratinginsightsfrom

目标利用流量控制的构建方法阅读和理解测试输出以开发工作程序更加熟悉测试驱动开发的概念关于本指南的注释之前，我们已经介绍了测试驱动的开发，阅读和理解RSpec测试的概念。
每次您运行learn来运行实验室的测试时，您都在运行RSpec测试套件-这就是我们在Learn上构建实验室的方式。
您已经阅读这些测试已有一段时间了，但是TDD是一个重要的话题，我们将在这里进行仔细研究。
仍然没有要求您编写自己的测试。
我们只是想了解测试的目的，稍微了解一下其背后的理念，以及更多关于如何更好地阅读RSpec测试的知识。
请记住，当我们引用RSpec或rspec，这等效于运行“learn或“learntest命令，该命令调用spec的“学习”测试文件。
您必须安装了learn-cogem。
如果您通过“学习”设置环境并且之前使用过“learn命令（很可能到目前为止已经做了），

MasteringMachineLearningWithScikit-learn的第二版，英文

scikit_learn-0.20.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl

阵列实验室：创建，检索，更新，删除概述在本实验中，您将创建数组，向数组添加数据，从数组中删除数据以及从数组中检索数据。
目标创建一个包含数据的新数组以及一个空的新数组。
将元素添加到数组的末尾。
将元素添加到数组的前面。
从数组的前面删除一个元素。
从数组末尾删除元素。
从特定的数组索引中检索数据。
指示在本实验中，我们将在方法主体中为上述每个任务编码解决方案。
在lib/array_crud.rb我们为您定义了一系列方法，每个方法都负责上述任务之一。
您的工作是在每种方法的主体中编写代码以使测试通过。
让我们一起经历第一个挑战。
#create_an_empty_array让我们运行测试套件开始。
使用终端中的learn--fail-fast命令一次运行一个测试。
如果这样做，我们将看到我们的第一个失败：我们的测试告诉我们，我们应该对#create_an_

Myo_gestureArmBand_experiments通过实施scikit-learn机器学习模型，使用MyoArmband进行自定义手势识别。
该项目正在使用NiklasRosenstein在提供的MyoSDK的Python绑定。
给他的仓库一个星星。
一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。
如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。
您必须首先弄清楚。
如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。
如果Niklas的示例正常工作，而我

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。