今天给各位分享python机器学习数据集的知识，其中也会对Python的数据集进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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python中都有哪些数据类型
1、在Python中，数据类型包括以下几种：数字类型：包括整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）等。
2、Python支持的数据类型主要包括数字型、字符串、列表、元组、字典和集合。详细 数字型：Python支持四种不同的数字类型，包括整型（int）、浮点型（float）、复数（complex）和布尔型（bool）。
3、数字（Numbers）：Python支持四种不同的数字类型，包括整型（int）、浮点型（float）、复数型（complex）以及布尔型（bool）。整型用于存储正或负整数，如100，-786等。
pythonai看什么书
1、《利用Python进行（原书第2版）》、《Python数据科学手册（图灵出品）》。
2、本书由 Python pandas 项目创始人 Wes McKinney 亲笔撰写，详细介绍利用 Python 进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然“数据分析”是本书的标题，但重点是Python编程，库和工具，而不是数据分析方法。
3、《趣学Python编程》是一本轻松、快速掌握Python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。
4、《Python学习手册》这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
5、《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。
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4、本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。
5、结合一线实战案例，介绍 Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。《零起点Python机器学习快速入门》中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。
13个最常用的Python深度学习库介绍
Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。
TensorFlow（贡献者：1757，贡献：25756，Stars：116765）“TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源[_a***_]库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。
Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Python第三方库TraitUI，讲解交互式科学计算三维效果应用的开发方法。Python第三方库SciPy，初步介绍科学计算工具箱。
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