[帮助文档] PySpark及Python库如何使用

本文介绍如何使用阿里云 Databricks数据洞察 Notebook 进行 PySpark 开发。

[帮助文档] 如何使用Python脚本通过EAIS(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型?

EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型的具体操作。

Python 科学计算库 NumPy 快速入门

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Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门

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Python 数据分析库 Pandas 快速入门

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[帮助文档] 如何通过SDK调用API管理内容库(Python)

通过阅读本文,您可以了解通过服务端SDK调用OpenAPI管理智能媒体服务内容库的示例代码。

深度之眼(二十三)——Python:Sklearn库(下)

深度之眼(二十三)——Python:Sklearn库(下)

2.3 决策树[1]基本思想CART算法:每次通过一个特征,将数据尽可能的分为纯净的两类,递归的分下去如果全部分开,会过拟合可视化2.4 逻辑回归[1]基本思想一种解释:训练:通过一个映射方式,将特征X= (x1, x2)映射成P(y=ck),求使得所有概率之积最大化的映射方式里的参数预测:计算p(...

深度之眼(二十三)——Python:Sklearn库(上)

深度之眼(二十三)——Python:Sklearn库(上)

零、导读scikit-learn库是当今最流行的机器学习算法库之一可用来解决分类与回归问题本章以鸢尾花数据集为例,简单了解八大传统机器学习分类算法的sk-learn实现欲深入了解传统机器算法的原理和公式推导,请继续学习《统计学习方法》或《西瓜书》一、数据集的预处理(鸢尾花数据集为例)(1)下载数据集...

深度之眼(二十)——Python:Pandas库(下)

深度之眼(二十)——Python:Pandas库(下)

三、数值运算及统计分析2、Numpy通 用函数同样适用于Pandas一般来说,纯粹的计算在Numpy里执行的更快Numpy更侧重于计算,Pandas更侧重于数据处理(广播)(2)统计相关四、缺失值处理3、填充缺失值五、合并数据垂直合并六、分组和数据透视表

深度之眼(二十)——Python:Pandas库(上)

深度之眼(二十)——Python:Pandas库(上)

零、导读零、引子Numpy在向量化的数值计算中表现优异但是在处理更灵活、复杂的数据任务:如为数据添加标签、处理缺失值、分组和透视表等方面Numpy显得力不从心而基于Numpy构建的Pandas库,提供了使得数据分析变得更快更简单的高级数据结构和操作工具一、对象的创建1.1 一维数组(Series)通...

深度之眼(十九)——Python:Numpy库(下)

深度之眼(十九)——Python:Numpy库(下)

四、四大运算4.1 向量化运算4.2 矩阵运算4.3 广播运算4.4 比较运算和掩码4.5 花俏的索引五、其他调用函数5.1 数值排序5.2 最大最小值5.3 数值求和、求积5.4 中位数、均值、方差、标准差六、总结

深度之眼(十九)——Python:Numpy库(上)

深度之眼(十九)——Python:Numpy库(上)

导读一、numpy的优势实现相同计算,Numpy的运行速度是Python循环的25倍,产生了质的飞跃二、创建数组2.1 从列表创建数组2.2 从头创建数组三、数组的性质3.1 数组的属性(形状、大小、类型)3.数组的大小sizex.size4.数组的数据类型dtypex.dtype3.2 索引3.2...

深度之眼(十七)——Python标准库(下)

深度之眼(十七)——Python标准库(下)

3.3 deque——双向队列列表访问数据非常快速插入和删除操作非常慢一通过移动元素位置来实现特别是insert(0, V)和pop(0),在列表开始进行的插入和删除操作双向队列可以方便的在队列两边高效、快速的增加和删除元素四、itertools库——迭代器4.1 排列组合(1) product——...

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