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標簽 > 數(shù)據(jù)科學
數(shù)據(jù)科學是利用科學方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價值的跨學科領域。數(shù)據(jù)科學家綜合利用一系列技能(包括統(tǒng)計學、計算機科學和業(yè)務知識)來分析從網(wǎng)絡、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的數(shù)據(jù)。
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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:機器學習數(shù)據(jù)科學 7.4萬 0
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:梯度機器學習數(shù)據(jù)科學 2.5萬 0
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學的原理和區(qū)別
有沒有想過是選擇大數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)科學?如果你對數(shù)據(jù)感興趣,又是一個技術怪胎,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 1.2萬 0
模型過擬合意味著我們把模型“訓練得太好了”,通過一遍又一遍的訓練,它已經(jīng)把訓練數(shù)據(jù)的特征都“死記硬背”了下來。這在模型過于復雜(和觀察樣本數(shù)相比,模型設...
2018-11-26 標簽:Python數(shù)據(jù)科學 1.1萬 0
第二個輸出的問題就更大了,因為數(shù)據(jù)框記錄數(shù)據(jù)的方式存在著問題。JupyterLab有一個內(nèi)建的終端,所以我們可以打開終端并使用bash命令head來查看...
2018-10-18 標簽:數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)科學 1.1萬 0
這兩種方法的目標不同,盡管使用的方法類似。機器學習算法的評估使用測試集來驗證其準確性。統(tǒng)計模型可以使用置信區(qū)間,顯著性檢驗和其他檢驗對回歸參數(shù)進行分析,...
2019-04-08 標簽:傳感器機器學習數(shù)據(jù)科學 9018 0
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 8878 0
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 8459 0
機器學習和數(shù)據(jù)科學必讀的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和相關軟...
解釋數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能這3者之間的差異和區(qū)別
誠然,這些領域確實有很多重疊,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、機器學習、人工智能這三個概念是不可...
2018-01-12 標簽:人工智能機器學習數(shù)據(jù)科學 6864 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。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機器學習數(shù)據(jù)科學 6721 0
一種廣泛采用的處理高度不平衡數(shù)據(jù)集的技術稱為重采樣。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:機器學習數(shù)據(jù)科學 5849 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習就得到了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 5755 0
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 5472 0
對于機器學習/數(shù)據(jù)科學初學者 應該掌握的七種回歸分析方法
對于機器學習/數(shù)據(jù)科學的初學者來說,線性回歸,或者Logistic回歸是許多人在建立預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:機器學習數(shù)據(jù)科學 4694 0
根據(jù)數(shù)據(jù)科學家最常使用的四種編程語言推薦相應的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:編程語言機器學習數(shù)據(jù)科學 4467 0
數(shù)據(jù)處理中最強有力也最流行的工具之一:Pandas!
Pandas 是一個低學習成本高性能的數(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」這個名字來源于術語「panel data」,...
2018-06-20 標簽:機器學習Python數(shù)據(jù)科學 4425 0
2020年常見的20種數(shù)據(jù)科學工具,你了解多少
執(zhí)行數(shù)據(jù)科學任務的最佳工具有哪些?作為數(shù)據(jù)科學新手,你應該選擇哪些工具? 我相信在你的數(shù)據(jù)科學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)絡機器學習python 4396 0
機器學習教育過程中通常傾向于深入學習機器學習算法,教導我們從技術層面上理解他們的運作方式。一旦你的模型被完全訓練,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)絡機器學習數(shù)據(jù)科學 4266 0
數(shù)據(jù)科學作品集應該包括哪些內(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)科學家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學 4059 0
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