亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

對于許多研究人員來說，Python是一個一流的工具，主要是因為它用于存儲、操作和洞察數據的庫。這個數據科學技術棧的各個部分有很多資源，但只有通過Python數據科學手冊，你才能獲得所有的資源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相關工具。

//www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/

熟悉閱讀和編寫Python代碼的工作科學家和數據處理人員會發現這個全面的桌面參考資料非常適合處理日常問題:操作、轉換和清理數據;可視化不同類型的數據;并使用數據建立統計或機器學習模型。很簡單，這是Python科學計算的必備參考資料。 通過這本手冊，你將學習如何使用: * IPython和Jupyter:為使用Python的數據科學家提供計算環境 * NumPy:包括ndarray，用于在Python中高效存儲和操作密集數據數組 * Pandas:以DataFrame為特色，用于在Python中高效存儲和操作標記/列式數據 * Matplotlib:包含Python中靈活的數據可視化功能 * Scikit-Learn:為最重要和已建立的機器學習算法提供高效和干凈的Python實現

本文以擬合優度為例，重點研究了分布測試中的一些具體問題。特別是，它的目的并不是對該領域的所有題目提供一個全面的摘要;但將提供獨立的證明和主要結果的推導，試圖突出統一的技術。

//ccanonne.github.io/survey-topics-dt.html 內容目錄

Contents

What is this survey?

Who is this for? 1. Where can I get it? 1. How do I cite it? 1. Are there solutions to the exercises? 1. I have a question! Actually, more of a comment. 1. About the author

引用和轉述第一章: 本綜述是對分布測試中一些主題的介紹和詳細概述，分布測試是理論計算機科學的一個領域，屬于屬性測試的范疇，位于計算學習、統計學習和假設測試、信息論和機器學習理論的交叉點。 關于這個主題，你可能還想閱讀其他一些資源，首先是Ronitt Rubinfeld的這個簡短的介紹性調查，或者是我自己的另一個調查。這本書與前幾本書的不同之處在于:(1)更近;(2)更具體，專注于一個問題子集，并將它們作為指導示例，而不是描繪盡可能廣泛的風景(但要從遠處看);(3)更詳細，包括證明和推導;當然，我不能保證我成功了;但這就是目的，結果由你來判斷。

這本教科書考察了科學和工程中的廣泛問題，描述了應用于現實生活的關鍵數值方法。案例研究涉及數據擬合、車輛路線規劃和最優控制、調度和資源分配、靈敏度計算和最壞情況分析等領域。

主要議題包括:

• 單變量優化-優化條件，直接搜索和梯度
• n變量的無約束優化——解決方法包括Nelder和Mead單純形，最速下降，牛頓，高斯-牛頓和擬牛頓技術，信賴域和共軛梯度
• n個變量的約束優化-求解方法包括降梯度、懲罰和障礙方法、順序二次規劃和內點技術
• 對全局優化的介紹
• 介紹自動差分

章節是獨立的，在大多數章節的末尾提供了練習。非線性優化與工程應用是理想的自學和課堂使用的工程課程在高級本科或研究生水平。這本書也將吸引博士后和先進的研究人員對優化算法的發展和使用感興趣。

近年來，人們對ConvNet參數化能量生成模型越來越感興趣。ConvNet參數化EBMs框架解決了生成模型中隨之而來的表示、生成、效率和可擴展性的需求。具體來說，與現有流行的生成模型如生成對抗網(generative Adversarial Nets, gan)和變分自動編碼器(Variational Auto-encoders, VAEs)不同，基于能量的生成模型可以將自底向上的表示和自頂向下的生成統一到一個框架中，并通過“綜合分析”進行訓練。不需要招募額外的輔助模型。通過反向傳播可以有效地計算模型參數更新和數據合成。模型可以很容易地設計和放大。這個框架的表達能力和優勢引發了一系列的研究工作，導致了重大的理論和算法的成熟。基于能量的生成模型由于其相對于傳統模型的主要優勢，現在被用于許多計算機視覺任務中。本教程將全面介紹基于能量的生成建模和計算機視覺學習。對潛在的學習目標和抽樣策略將會有一個直觀和系統的理解。本文將介紹基于能量生成框架成功解決的不同類型的計算機視覺任務。除了介紹基于能量的框架和最先進的應用，本教程的目的是使研究人員能夠將基于能量的學習原則應用到計算機視覺的其他環境中。

作為數據結構和算法領域的介紹，開放數據結構涵蓋了序列(列表)、隊列、優先級隊列、無序字典、有序字典和圖表的數據結構的實現和分析。Morin專注于一種快速、實用和高效的數學嚴格方法，清晰而活潑地展示了指令和源代碼。

用Java分析和實現的數據結構包括棧、隊列、deque和以數組和鏈表形式實現的列表;列表的空間效率實現;跳躍表;哈希表和哈希碼; 二叉搜索樹包括樹簇、scapegoat 樹和紅黑樹;整數搜索結構，包括二進制嘗試，x-fast嘗試，和y-fast嘗試;堆，包括隱式二進制堆和隨機可融合堆;圖，包括鄰接矩陣和鄰接表表示;和b樹。

開放數據結構是對一個重要的計算機科學主題的現代處理，它是經典主題和最先進結構之間的衡量平衡，將服務于所有本科生或自主學習者的需求。

目錄內容： Acknowledgments Why This Book?

1. Introduction
2. Array-Based Lists
3. Linked Lists
4. Skiplists
5. Hash Tables
6. Binary Trees
7. Random Binary Search Trees
8. Scapegoat Trees
9. Red-Black Trees
10. Heaps
11. Sorting Algorithms
12. Graphs
13. Data Structures for Integers
14. External Memory Searching Bibliography / Index

PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。

《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。

《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

Vishnu Subramanian在領導、設計和實施大數據分析項目（人工智能、機器學習和深度學習）方面富有經驗。

擅長機器學習、深度學習、分布式機器學習和可視化等。 在零售、金融和旅行等行業頗具經驗，還善于理解和協調企業、人工智能和工程團隊之間的關系。

Python中的數據科學和分析是為學術和商業環境中的數據科學和數據分析從業者設計的。其目的是通過使用Python開發的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向讀者介紹數據科學中使用的主要概念。鑒于Python最近在數據科學社區的流行，它的使用特別有趣。有經驗的程序員和新手都可以使用這本書。

本書的組織方式是各個章節相互獨立，這樣讀者就可以放心地使用其中的內容作為參考。這本書從過程和獲得的結果的角度討論了什么是數據科學和分析。還介紹了Python的重要特性，包括Python入門。機器學習、模式識別和人工智能的基本元素在書的其余部分使用的算法和實現的基礎上也出現在書的第一部分。

本書的第二部分介紹了使用Python、聚類技術和分類算法的回歸分析。層次聚類、決策樹和集成技術，以及降維技術和推薦系統也被探討。書的最后一部分討論了支持向量機算法和內核技巧。