精通NumPy机器学习 Mastering Numpy For Machine Learning (2024)

《精通NumPy机器学习：基本工具和技术》全面探讨了NumPy，这是Python中用于数值计算的基本库，专门为机器学习从业者定制。本课程为参与者提供了必要的技能和技术，以有效地操纵数据并执行对于无缝实施机器学习算法至关重要的数组操作。参与者将深入了解NumPy的核心概念，包括数组创建，索引，切片和操作，为有效处理大型数据集打下坚实基础。通过动手练习和实际示例，学生将学习利用NumPy的数组操作进行算术计算，聚合函数和逐元素操作，促进数据预处理和特征工程任务。此外，课程还涵盖了诸如通用函数（ufuncs），线性代数运算，随机数生成和文件输入/输出等高级主题，使参与者能够自信地应对复杂的机器学习挑战。通过矢量化和广播等优化技术，学生将发现增强计算效率和简化机器学习工作流程的策略。通过本课程，参与者将具备在其机器学习项目中有效利用NumPy的专业知识，使他们能够高效地操纵数据，轻松进行数值计算，加速机器学习模型的开发和部署。

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 音频：AAC，44.1 千赫
语言：英语 | 大小：1.6 GB | 时长：2小时35分钟

高效数据处理和数组操作，实现无缝机器学习实施

你将学到什么
NumPy入门：涵盖基础知识，数组创建，索引和切片，为高效处理数组打下坚实基础。
数组操作：探索算术运算，聚合函数如均值，总和，最大值和最小值，理解逐元素操作以全面理解
数组操作：深入研究重塑，堆叠，拆分和转置数组，以有效地理解和修改数据结构。
索引和切片：掌握高级技术，如布尔索引，花式索引和条件选择，以提取和操作数据子集a
随机数生成：探索随机抽样方法和概率分布，用于模拟和统计分析任务。
性能优化：涵盖矢量化，广播和其他优化技术，编写高效，高性能的数值计算代码

要求
Python编程和数学基础知识

课程适用于数据科学家：寻求熟练处理和分析大型数据集以进行数据清洗，探索和建模等任务。,机器学习工程师/从业者：希望掌握NumPy以实现机器学习算法，执行数据预处理，并处理多维数组。,研究人员：在物理学，生物学，工程学等领域，需要进行复杂的数值计算，模拟和数据分析。,统计学家：需要用于统计分析，假设检验和具有广泛数值功能的数据集探索工具。,软件开发人员：有兴趣将数值计算功能整合到其应用程序中，特别是涉及科学或数据驱动功能的应用程序。,学生：在计算机科学，数据科学，工程或相关领域攻读学位，希望在Python的NumPy库中获得数值计算基础技能。,金融和经济领域的专业人士：希望利用NumPy进行金融建模，风险分析和投资组合优化任务。,对数值计算感兴趣的任何人：无论专业背景如何，都希望通过Python的NumPy库增强其数值计算和数据操作技能。

课程目录：
第1部分：介绍

讲座1 1. Numpy_介绍

讲座2 2. Numpy_数组创建

讲座3 3. Numpy_Arange_重塑

讲座4 4. Numpy_数组转换

讲座5 5. 访问数组值

讲座6 6. Numpy_操作

讲座7 7. 花式索引和排序数组

讲座8 8. 数组乘积和连接

讲座9 9. 广播