收入预测者：该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K

pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。 pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。 pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。

卡尔曼和贝叶斯过滤器的介绍性文字。 所有代码都是用Python编写的，而本书本身是使用Juptyer Notebook编写的，因此您可以在浏览器中运行和修改代码。 有什么更好的学习方法？ “ Python中的卡尔曼和贝叶斯过滤器”看起来很棒！ ...您的书正是我所需要的-艾伦·唐尼（Allen Downey），教授和O'Reilly作家。 感谢您为发布有关Kalman过滤以及Python Kalman过滤库的介绍性文字所做的所有工作。 我们一直在内部使用它来向人们传授一些关键的状态估计概念，这对我们有很大的帮助。 -SpaceX的Sam Rodkey 现在，单击下面的活页夹或Azure徽章开始在线阅读： 什么是卡尔曼和贝叶斯滤波器？ 传感器很吵。 世界上充满了我们想要测量和跟踪的数据和事件，但是我们不能依靠传感器来提供完美的信息。 我车上的GPS报告高度。 每当我经过道路上的同一点

基于jupyter notebook的python编程—–运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、以下列的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y

MintPy-教程 MintPy-tutorials 包含的文档，主要在 Jupyter Notebook 中。 内容（ ） 使用smallbaselineApp小型基线时间序列分析。 本笔记本介绍了使用 MintPy 进行 InSAR 时间序列分析的各个处理步骤。 ISCE/topsStack + MintPy（Fernandina，Galápagos 上的 Sentinel-1）： ARIA + MintPy（旧金山湾的 Sentinel-1）： [] 可视化 交互式时间序列 带有交互式相干矩阵 使用交互式横切 谷歌地球 读/写数据文件 读取 GMT *.grd 文件： 读取/保存时间序列 HDF5 文件到文本文件： nbviewer 读取/绘制一个像素的位移时间序列： nbviewer 在 Matlab 中读取 HDF5 文件： m 文件 自定义应用程序。 如何

专案 Jupyter Notebook Praktikum项目 [剧透]测试[\剧透]

这个Jupyter notebook文件包含完整的基于tensorflow进行线性回归的示范， 每个操作都有具体的注释说明，跟B站的视频资源对应。

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等

emnist：使用卷积神经网络对EMNIST数字进行分类

今天在intellij调试spark的时候感觉每次有新的一段代码，都要重新跑一遍，如果用spark-shell，感觉也不是特别方便，如果能像python那样，使用jupyter notebook进行编程就很方便了，同时也适合代码展示，网上查了一下，试了一下，碰到了很多坑，有些是旧的版本，还有些是版本不同导致错误，这里就记录下来安装的过程。 1.运行环境 硬件：Mac 事先装好：Jupyter notebook，spark2.1.0，scala 2.11.8 (这个版本很重要，关系到后面的安装） 2.安装 2.1.scala kernel 从github下载 git clone https:/