Podręcznik nauki o danych w języku Python

1. IPython: Poza normalnym Pythonem
2. Wprowadzenie do NumPy
3. Manipulacja danymi za pomocą Pand
4. Wizualizacja za pomocą Matplotlib

1. Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym
2. Uczenie się z danych
3. Regresja liniowa
4. Naiwny Bayes
5. k-najbliżsi sąsiedzi
6. Wprowadzenie do uczenia maszynowego za pomocą Scikit-Learn
7. Uczenie maszynowe w praktyce
8. Kompromis między odchyleniem a wariancją
9. Oszacowanie gęstości jądra
10. Analiza głównych składowych
11. Wielorakie uczenie się
12. Grupowanie
13. Drzewa decyzyjne i lasy losowe
14. Optymalizacja oparta na gradiencie
15. Grupowanie k-średnich
16. Dogłębnie: naiwna klasyfikacja Bayesa
17. Dogłębnie: regresja liniowa
18. Dogłębnie: maszyny wektorów pomocniczych
19. Dogłębnie: drzewa decyzyjne i losowe lasy
20. Dogłębna: analiza składowych głównych
21. Dogłębne: wielorakie uczenie się
22. Dogłębnie: grupowanie k-średnich

1. Wichrowa wycieczka po Pythonie
2. Podstawy języka Python
3. IPython: Poza normalnym Pythonem
4. LiczbaPy
5. Więcej o powłoce systemowej IPython
6. Matplotlib
7. SciPy
8. Scikit-Learn
9. Uczenie maszynowe z Scikit-Learn
10. Dalsze zasoby dotyczące uczenia maszynowego
11. Praktyczne uczenie maszynowe: prosty przykład
12. Bibliografia

import numpy as np

# create a 1D array
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(a)

import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# filter rows based on a condition
df_filtered = df[df['age'] > 30]
print(df_filtered)

# group data by a column and compute statistics
grouped_data = df.groupby('gender')['age'].mean()
print(grouped_data)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create some data to plot
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# create a line plot
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

# create a scatter plot
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
plt.scatter(x, y)
plt.title('Random Data')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# load the iris dataset
iris = load_iris()

# split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], random_state=0)

# create a K-Nearest Neighbors classifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

# fit the classifier to the training data
knn.fit(X_train, y_train)

# predict the classes of the test data
y_pred = knn.predict(X_test)

# compute the accuracy of the classifier
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)