為什么Jupyter Notebook會比其他工具更受歡迎？

“有什么好用的IDE/環(huán)境/工具？”是他們提出的最常見的問題之一。這確實也是個不怎么好回答的問題，因為它沒有具體選項。IDE、Sublime Text、...

2018-05-31 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 7.5萬 0

GBM算法的歷史和原理

AdaBoost效果不錯，但為何這一算法如此成功卻缺乏解釋，這正是一些疑惑產(chǎn)生的源頭。有些人認為AdaBoost是一個超級算法，一枚銀彈，但另一些人顧慮...

2018-11-08 標簽：梯度機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2.6萬 0

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的原理和區(qū)別

有沒有想過是選擇大數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)科學(xué)？如果你對數(shù)據(jù)感興趣，又是一個技術(shù)怪胎，你可能至少有一次會陷入這樣的困境。在我們生活的數(shù)字世界中，數(shù)據(jù)正日益成為組織最...

2021-03-08 標簽：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 1.2萬 0

有關(guān)Python的文章最熱門的10篇

該文章介紹了如何通過類型注解在 Python 中使用 macro 宏，該靈感來自于作者以往使用 Rust 的體驗。引入宏系統(tǒng)可為我們提供便捷的調(diào)用方式，...

2018-09-16 標簽：Python計算機圖像數(shù)據(jù)科學(xué) 9k 0

概率論的核心法則（基本公理）介紹

這條公理表示為如果兩事件互斥（即兩事件不可能同時發(fā)生），那么這兩個事件其中有一個發(fā)生的概率等于各個事件發(fā)生的（邊緣）概率之和。我早說過了，這讓人疑惑。讓...

2018-09-24 標簽：概率論數(shù)據(jù)科學(xué) 8.7k 0

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費在線電子書和書的詳細介紹

本書介紹了在Python中處理數(shù)據(jù)所必需的核心庫：特別是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相關(guān)軟...

2018-07-01 標簽：貝葉斯機器學(xué)習(xí)Python 7.5k 0

解釋數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和人工智能這3者之間的差異和區(qū)別

誠然，這些領(lǐng)域確實有很多重疊，再加上媒體連續(xù)不斷的捆綁營銷炒作，人們很容易把它們誤解為同一種東西。但事實上，數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、人工智能這三個概念是不可...

2018-01-12 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 7.2k 0

如何正確認識一個AI項目，如何為AI項目選擇最高效的解決方案

盡量避免使用有過多變量和潛在結(jié)果的任務(wù)。在項目中，先把注意力集中在流程的一小部分，而不是整個流程。即使在今天，用單一的AI解決方案替換完整的流程仍然是非...

2019-02-11 標簽：AI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 6.9k 0

機器學(xué)習(xí)的5種采樣方法介紹

一種廣泛采用的處理高度不平衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)稱為重采樣。它包括從多數(shù)類（欠采樣）中刪除樣本或向少數(shù)類（過采樣）中添加更多示例。

2020-05-17 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 6k 0

為什么特征工程如此重要？把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖像

如上圖所示，目標變量明顯泄漏到了f190486列中。事實上，我沒有用任何機器學(xué)習(xí)就得到了0.57分，這在排行榜上是個高分。在競賽截止日期前二十天左右，主...

2018-09-05 標簽：圖像數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 5.9k 0

集合論：現(xiàn)代數(shù)學(xué)的共同基礎(chǔ)

先說說分析(Analysis)吧，它是從微積分(Caculus)發(fā)展起來的——這也是有些微積分教材名字叫“數(shù)學(xué)分析”的原因。不過，分析的范疇遠不只是這些...

2018-11-16 標簽：微積分數(shù)據(jù)科學(xué) 5.7k 0

對于機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者 應(yīng)該掌握的七種回歸分析方法

對于機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預(yù)測模型時接觸的第一/第二種方法。由于這兩種算法適用性極廣，有些人甚...

2018-04-27 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4.9k 0

根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的四種編程語言推薦相應(yīng)的IDE

PyCharm包括很多工具，集成的調(diào)試器和測試運行器，性能調(diào)試工具，內(nèi)置終端，集成主要版本控制系統(tǒng)（包括Git、SVN、Mercurial），遠程開發(fā)（...

2018-11-14 標簽：編程語言機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4.7k 0

2020年常見的20種數(shù)據(jù)科學(xué)工具，你了解多少

執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的最佳工具有哪些？作為數(shù)據(jù)科學(xué)新手，你應(yīng)該選擇哪些工具？ 我相信在你的數(shù)據(jù)科學(xué)之旅的某些時刻中你已經(jīng)問過（或搜索過）這些問題。

2020-08-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)python 4.6k 0

數(shù)據(jù)處理中最強有力也最流行的工具之一：Pandas！

Pandas 是一個低學(xué)習(xí)成本高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。拋開大熊貓憨態(tài)可掬的樣子不說，「Pandas」這個名字來源于術(shù)語「panel data」，...

2018-06-20 標簽：機器學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué) 4.5k 0

談?wù)勊膫€無法從學(xué)?；蚋鞣N線上平臺學(xué)習(xí)到的機器學(xué)習(xí)技巧

機器學(xué)習(xí)教育過程中通常傾向于深入學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法，教導(dǎo)我們從技術(shù)層面上理解他們的運作方式。一旦你的模型被完全訓(xùn)練，將用某些數(shù)據(jù)集來標記模型的有效性。一旦...

2018-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4.4k 0

數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。

很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值，但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集，得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman，在他的博客...

2018-08-02 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4.2k 0