evaluation是什么版本(evaluation version)

大家好，今天給各位分享evaluation是什么版本的一些知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)evaluation version進(jìn)行解釋，文章篇幅可能偏長(zhǎng)，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在就馬上開(kāi)始吧！

深度學(xué)習(xí)的Python基礎(chǔ)需要到達(dá)什么程度

“開(kāi)始”，是一個(gè)令人激動(dòng)的字眼。然而萬(wàn)事開(kāi)頭難，當(dāng)你擁有過(guò)多的選擇時(shí)，往往就會(huì)不知所措。

我們希望借助免費(fèi)、便捷的在線資源，幫助你完成從小白到大牛的蛻變。這篇文章將會(huì)回答如何選擇資源、如何拓展學(xué)習(xí)以及按怎樣的順序?qū)W習(xí)等一系列問(wèn)題。

我們要開(kāi)始了！首先假定你還不具備以下技能：

精通機(jī)器學(xué)習(xí)熟練掌握Python熟悉其他Python相關(guān)包

使用Python的經(jīng)驗(yàn)或許對(duì)后面的學(xué)習(xí)有幫助，但并不是必需的。在最初的幾步多花些時(shí)間和功夫也可以彌補(bǔ)這些欠缺。

第1步：Python基本技能

如果我們希望用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)Python的基本理解是至關(guān)重要的。幸運(yùn)的是，由于Python作為編程語(yǔ)言的普及和它在相關(guān)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，找到入門教程并非難事。而從何處起步取決于你對(duì)Python的掌握程度。

首先，你需要下載Python。考慮到我們會(huì)利用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)，我建議安裝Anaconda。它是一個(gè)多平臺(tái)開(kāi)源的Python發(fā)行版本，其包含了conda、Python等180多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)，還包括我們?cè)S多教程的交互式環(huán)境iPythonNotebook。

如果沒(méi)有編程基礎(chǔ)，我的建議是從下面的資料看起，然后再學(xué)習(xí)更多教程。

Pythonthehardway

如果有其他編程語(yǔ)言基礎(chǔ)，或剛接觸Python，我會(huì)建議使用以下材料：

GoogleDevelopersPythonCourseAnIntroductiontoPythonforScientificComputing(fromUCSBEngineering)

對(duì)于希望能夠快速上手的讀者，我推薦：

LearnXinYMinutes(X=Python)

當(dāng)然，如果你是一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的Python程序員，你可以跳過(guò)這一步。

第2步：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

人們會(huì)覺(jué)得數(shù)據(jù)科學(xué)家有許多異于常人之處。這實(shí)際上是人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的印象，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家所做的大部分工作都不同程度的涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。是否有必要為了更高效地完成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立而去深入其內(nèi)核？當(dāng)然不是。就像生活中任何事物一樣，理論理解的程度和實(shí)際應(yīng)用相關(guān)。但機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不在本文討論范圍，通常這需要長(zhǎng)期學(xué)術(shù)研究，亦或是鍥而不舍的自學(xué)。

好消息是，你不需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)擁有博士一般的理解程度，換句話說(shuō)，并不是所有的程序員都需要接受理論的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育才能成為的編程人員。

吳恩達(dá)老師在Coursera上的課程經(jīng)常得到好評(píng)。然而，我的建議是多瀏覽學(xué)生編寫的課程筆記，并跳過(guò)Octave某些的注釋。盡管這些不是“官方”的筆記，但仍然把握了吳恩達(dá)老師課程材料的核心內(nèi)容。如果你有時(shí)間和興趣的話，現(xiàn)在可以在Coursera上選擇吳恩達(dá)老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程了（網(wǎng)易云課堂也發(fā)布了吳老師的中文版課程）。

非官方的課程筆記

除了上述吳恩達(dá)老師的課程，其中還包含各種各樣的視頻講座。

TomMitchell的機(jī)器學(xué)習(xí)講座

瀏覽到這里，你并不需要查看所有的筆記和視頻。一個(gè)更為高效的方案是，完成下面特定的練習(xí)，并輔以相關(guān)的視頻和筆記。例如，當(dāng)你在練習(xí)回歸模型建立時(shí)，閱讀吳恩達(dá)老師和Mitchell的相關(guān)資料即可。

第3步：Python基礎(chǔ)包概覽

當(dāng)我們掌握Python并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一定概念后，我們還要了解一些機(jī)器學(xué)習(xí)常用的開(kāi)源庫(kù)：

Numpy-主要提供矩陣運(yùn)算的功能。Pandas-提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Matplotlib-一個(gè)Python的2D繪圖庫(kù)，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。Scikit-learn-用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

相關(guān)學(xué)習(xí)教程如下：

ScipyLectureNotes10MinutestoPandas

下面的教程中將會(huì)提到其他一些軟件包，其中包括Seaborn（一個(gè)基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)）。前面提到的包是Python機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的核心;然而，我希望你理解它們以適應(yīng)相關(guān)的包，而不會(huì)在以下教程中引用它們時(shí)引起混淆。

第4步：用Python開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)Python√機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)√N(yùn)umpy√Pandas√Matplotlib√

時(shí)機(jī)成熟，讓我們用Python的標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法吧！

下面的許多教程和練習(xí)將由iPythonNotebook驅(qū)動(dòng)，這是一個(gè)用于執(zhí)行Python的交互式環(huán)境。這些iPythonNotebook可以選擇在線查看或下載，并在本地計(jì)算機(jī)上進(jìn)行交互。

來(lái)自斯坦福的iPython筆記本概述

我們的第一個(gè)教程，是進(jìn)行Scikit的學(xué)習(xí)。我建議在進(jìn)行以下步驟之前先完成所有這些工作。

scikit-learn的一般介紹，涵蓋了K-均值聚類算法：

AnIntroductiontoscikit-learn

一個(gè)更深入、更廣泛的介紹，包括一個(gè)數(shù)據(jù)集的入門項(xiàng)目：

ExampleMachineLearningNotebook

一個(gè)側(cè)重于評(píng)估scikit-learn中不同模型的介紹，涵蓋訓(xùn)練/測(cè)試數(shù)據(jù)集拆分：

ModelEvaluation第5步：開(kāi)始主題化的機(jī)器學(xué)習(xí)

在Scikit-learn的基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)一步深入探索各種常見(jiàn)的、有用的算法。我們從K-means聚類開(kāi)始，這是最著名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，是解決無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題的一種簡(jiǎn)單且有效的方法：

K-meansClustering

接下來(lái)，我們回到分類，并看看歷史上最受歡迎的分類方法之一：

DecisionTreesviaTheGrimmScientist

從分類，我們看看連續(xù)的數(shù)字預(yù)測(cè)：

LinearRegression

然后我們可以利用回歸分類問(wèn)題，通過(guò)邏輯回歸：

LogisticRegression第6步：用Python完成機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階

我們已經(jīng)習(xí)慣了Scikit-learn，現(xiàn)在我們把注意力轉(zhuǎn)向一些更高級(jí)的話題。首先是支持向量機(jī)，一種與相關(guān)的學(xué)習(xí)算法有關(guān)的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，可以分析數(shù)據(jù)、識(shí)別模式，用于分類和回歸分析。

SupportVectorMachines

接下來(lái)，通過(guò)Kaggle比賽來(lái)檢驗(yàn)隨機(jī)森林：

KaggleTitanicCompetition(withRandomForests)

降維是一種減少問(wèn)題考慮的變量數(shù)量的方法。主成分分析是無(wú)監(jiān)督降維的一種特殊形式：

DimensionalityReduction

在進(jìn)入最后一步之前，我們回過(guò)頭看看，我們?cè)谳^短的時(shí)間內(nèi)完成了許多充滿意義的任務(wù)。

使用Python及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，我們已經(jīng)介紹了一些常見(jiàn)和知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（K-均值聚類算法、K-means聚類、支持向量機(jī)），學(xué)習(xí)了強(qiáng)大的技術(shù),檢查了一些機(jī)器學(xué)習(xí)支撐任務(wù)（降維，模型驗(yàn)證技術(shù)）。除了一些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)技巧外，我們也開(kāi)始為自己擴(kuò)充一個(gè)有用的工具包。

在完成之前，我們將再添加一個(gè)按需使用的工具。

第7步：Python深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)無(wú)處不在。它建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上，可以追溯到幾十年前，但是最近幾年來(lái)的進(jìn)步已經(jīng)顯著提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力。如果您不熟悉深度學(xué)習(xí)，這兒有一些文章可供學(xué)習(xí)。最后一步并不意味著任何機(jī)器學(xué)習(xí)方面的權(quán)威。我們將從兩個(gè)領(lǐng)先的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。對(duì)于那些有興趣深入深度學(xué)習(xí)的人，我建議從下面的教程開(kāi)始：

NeuralNetworksandDeepLearning

Theano

Theano是我們將要看到的第一個(gè)Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)。以下的Theano深度學(xué)習(xí)教程是冗長(zhǎng)的，但它非常的經(jīng)典、具體，被各方高度評(píng)價(jià)：

TheanoDeepLearningTutorial

Caffe

Caffe是我們學(xué)習(xí)的另一種庫(kù)。這篇教程是整個(gè)文章最璀璨的明珠，盡管我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一些有趣的案例，但仍沒(méi)有一個(gè)可以與用Caffe實(shí)現(xiàn)谷歌的DeepDream相匹敵。好好享受吧！掌握教程內(nèi)容后，就可以讓你的處理器擁有屬于你的思維了！

DreamingDeepwithCaffeviaGoogle'sGitHub

我并不能保證上述這些會(huì)很快或很容易實(shí)現(xiàn)，但如果你花精力按照上面的7個(gè)步驟，相信你可以理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法并熟練使用Python完成這一工作，興許還能參與最前沿的深度學(xué)習(xí)研究中。

gts5買哪個(gè)版本

這個(gè)問(wèn)題需要根據(jù)個(gè)人需求來(lái)決定，不能一概而論地回答。如果您需要使用GTS5來(lái)做車輛仿真，則建議購(gòu)買GTS5Standard版或Professional版，因?yàn)檫@兩個(gè)版本具有車輛仿真的功能，并且相應(yīng)的工具和模型都更加完善和專業(yè)。如果您只是想學(xué)習(xí)GTS5以及進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的仿真實(shí)驗(yàn)，則可以考慮購(gòu)買GTS5Evaluation版或Academic版，因?yàn)檫@兩個(gè)版本比較便宜，并且也可以滿足一些基本的需求。另外，需要注意的是，不同的版本功能和價(jià)格也會(huì)有所不同，需要根據(jù)個(gè)人預(yù)算和需求來(lái)權(quán)衡選擇。

SQL Server 2012的Evaluation與Express版本有什么區(qū)別

Evaluation是試用版，功能齊全，免費(fèi)試用，不能商用，有使用時(shí)間限制；Express是簡(jiǎn)裝版，功能不全，不限制使用的時(shí)間和場(chǎng)合。

win11桌面右下角評(píng)估副本是什么

桌面右下角評(píng)估副本是操作系統(tǒng)的一個(gè)提示標(biāo)識(shí)。

對(duì)于一些新windows11系統(tǒng)用戶來(lái)說(shuō),電腦在安裝完系統(tǒng)之后重啟進(jìn)入桌面時(shí),右下角就會(huì)顯示評(píng)估副本的水印,其實(shí)這時(shí)這是一項(xiàng)長(zhǎng)期傳承的“特性”,當(dāng)WindowsInsiderProgram團(tuán)隊(duì)向桌面右下方添加水印時(shí),代表“接下來(lái)一段時(shí)間,Windows預(yù)覽體驗(yàn)版本將出現(xiàn)大量的Bug或缺陷”,用于提醒Windows預(yù)覽體驗(yàn)成員提前做好準(zhǔn)備。

OK，本文到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。