Google Collaboratory 或 Google Colab

谷歌与谷歌开发者的 Jupyter Notebook 合作

协作,也称为 谷歌合作实验室 它是 Google Research 的产品,用于从我们的浏览器编写和运行 Python 和其他语言。

什么是

Colab 是一个托管的 Jupyter,安装和配置,这样我们就不必在我们的计算机上做任何事情,而只需通过浏览器在云中的资源上工作。

它的工作原理与 Jupyter 完全相同,您可以看到 我们的文章. 它们是基于可以是文本、图像或代码的单元格的 Notebooks 或 notebooks,在这个 Python 步骤中,因为与 Jupyter Colab 目前只能使用 Python 内核不同,他们谈论实现其他的,例如 R、Scala 等,但没有说明日期。

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学习机器学习,深度学习和人工智能的课程

机器学习,深度学习课程。 数据的重要性

这些是我发现的有关机器学习,深度学习和其他人工智能主题的最佳资源。

有免费和付费课程,并且级别不同。 当然,尽管有一些西班牙语,但大多数都是英语。

免费课程

对于初学者

我将其分为短期课程(从1到20个小时),这是第一次与该主题接触。

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如何使用Tabula将表格从PDF转换为Excel或CSV

通过并将pdf转换为csv和excel

看看我市气象台提供的历史数据,我发现 他们仅以图形方式提供它们并以PDF格式下载。 我不明白为什么他们不让您在csv中下载它们,这对每个人都有用。

所以我一直在寻找一个 解决方案,将这些表从pdf传递到csv,或者如果有人想格式化Excel或Libre Office。 我喜欢csv,因为有了csv,您可以做所有可以处理python及其库的事情,或者可以轻松地将其导入任何电子表格中。

因为想法是要获得一个自动化的过程,所以我想要的是一个可以在Python中使用的脚本,这就是Tabula的用武之地。

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Anaconda教程:它是什么,如何安装和使用

Anaconda数据科学,大数据和pytho,R分布

在本文中,我将 Anaconda安装指南以及如何使用Conda软件包管理器。 这样,我们就可以使用所需的库为python和R创建开发环境。 开始搞乱机器学习,数据分析和Python编程非常有趣。

Anaconda是Python和R编程语言的免费和开源发行版本,广泛用于 科学计算(数据科学,数据科学,机器学习,科学,工程,预测分析,大数据等).

它可以一次安装大量在这些领域中广泛使用的应用程序,而不必一一安装。 。 超过1400种,是这些学科中使用最多的。 一些例子

  • 脾气暴躁的
  • 熊猫
  • Tensorflow
  • H20.ai
  • 西皮
  • 朱皮特
  • 达斯克
  • OpenCV的
  • 绘图库

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如何在Ubuntu上从后端安装Keras和TensorFlow

如何在Ubuntu上安装keras

完成后 机器学习课程,我一直在寻找继续的地方。 Octave / Matlab原型课程中使用的开发环境不是人们所使用的,因此您必须跳到更高质量的环境。 最推荐给我的候选人是 Keras,使用后端TensorFlow。 我不会讨论Keras是否优于其他工具或框架,还是选择TensorFlow还是Theano。 我将解释如何在Ubuntu中安装它。

首先,我尝试从官方页面的文档中进行安装,这是不可能的,我始终会遇到一些错误和一些未解决的问题。 最后我去找 有关如何在Ubuntu中安装keras的特定教程 但是我已经花了两天的时间在晚上花费大量时间。 最后,我已经实现了它,我将如何完成它,给您,以防万一它为您铺平道路。

由于我们将按照本教程结尾处从网站处带您离开的网站所建议的步骤进行操作,因此,我们将安装我没有的PIP来管理软件包。 点子 在linux上,就是用python编写的软件包管理系统。

sudo apt安装python3-pip sudo apt安装python-pip

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我已经完成了Coursera机器学习课程

我已经完成了Coursera机器学习课程

我已经完成了 斯坦福大学在Coursera上提供的机器学习课程,并且由于已经有几个人公开和私下询问过我,因此我想详细介绍一下我觉得什么,而决定这样做的人都知道他们会找到什么。

这是一个 机器学习免费课程,由吴安德(Andrew Ng)教授。 完成后,如果您想获得68欧元的技能证书即可。 它分为3个支柱,视频,考试或测验以及编程练习。 它是英文的。 您有几种语言的字幕,但是西班牙语不是很好,有时它们已经过时了,如果您用英语输入字幕,效果会更好。

这是很理论的。 但是,也许这就是为什么它似乎是一个很好的开始的原因,因为您不仅要学习做什么,而且要为什么做。

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