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Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广,就业方向多!
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
项目一:东方财富智能云系统 | 项目二:爬虫集群系统 | 项目三:语音识别 |
项目简介 | ||
在线金融交易系统,通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据,进行智能分析、显示,较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,希望学员早日走入人工智能的大门。 |
技能掌握 | ||
1、Python核心技术,网络编程技术。 2、WEB前端开发技术:HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式,如:HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术:MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议,如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营,拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料,并郑重公布《指定授课讲师承诺书》,确保学员利益。
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import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Read the titanic dataset
df_cls = pd.read_csv("titanic.csv")
df_clsdf_cls = df_cls.drop(['PassengerId','Name','Ticket', 'Cabin'], axis=1)
# Drop instances with null records
df_clsdf_cls = df_cls.dropna()
# feature processing
df_cls['Sex'] = df_cls['Sex'].replace({'male':1, 'female':0})
df_cls['Embarked'] = df_cls['Embarked'].replace({'S':0, 'C':1, 'Q':2})
# Creating train test split
y = df_cls['Survived']
X = df_cls.drop(columns=['Survived'], axis=1)
# Call train test split on the data and capture the results
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.2)
在特征工程和将数据分成训练测试数据之后,我们可以使用LazyPredict进行模型训练。
# LazyClassifier Instance and fiting data
cls= LazyClassifier(ignore_warnings=False, custom_metric=None)
models, predictions = cls.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
回归任务:
类似于分类模型训练,LazyPredict附带了回归数据集的自动模型训练。实现类似于分类任务,在实例LazyRegressor中的更改。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# read the data
column_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
df_reg = pd.read_csv("housing.csv", header=None, delimiter=r"\s+", names=column_names)
# Creating train test split
y = df_reg['MEDV']
X = df_reg.drop(columns=['MEDV'], axis=1)
# Call train_test_split on the data and capture the results
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.2)
reg = LazyRegressor(ignore_warnings=False, custom_metric=None)
models, predictions = reg.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
观察上述性能指标,Adaboost分类器是分类任务的性能模型,渐变增强的替换机策略模型是回归任务的表现模型。
结论:
在本文中,我们已经讨论了LazyPredict库的实施,这些库可以在几行Python代码中训练大约70个分类和回归模型。它是一个非常方便的工具,因为它给出了模型执行的整体情况,并且可以比较每个模型的性能。
每个模型都训练,默认参数,因为它不执行HyperParameter调整。选择执行模型后,开发人员可以调整模型以进一步提高性能。
文章来源:51CTO
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