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標簽 > 數據科學
數據科學是利用科學方法、流程、算法和系統從數據中提取價值的跨學科領域。數據科學家綜合利用一系列技能(包括統計學、計算機科學和業務知識)來分析從網絡、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的數據。
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業界對數據科學這一概念難以達成一致有很多原因,其中一點就是,現在大范圍內的崗位都可能涉及數據科學,并且這些崗位的職責都不盡相同。
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...
數據科學作品集應該包括哪些內容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數據集,得到之后做什么。Airbnb的數據科學家Jason Goodman,在他的博客...
John Sullivan給你的5項技能建議,實踐是進入數據科學世界的最佳方式
數據科學的另一個重要技能是探索性數據分析(EDA)。當有人扔給你一份數據時,你對這份數據完全陌生,又沒有足夠的業務背景,會不會感覺無從下手?如果你什么都...
本書介紹了在Python中處理數據所必需的核心庫:特別是IPython,NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn和相關軟...
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,將用某些數據集來標記模型的有效性。一旦...
SpaCy 是一個具有優秀示例、API 文檔和演示應用程序的自然語言處理庫。這個庫是用 Cython 語言編寫的,Cython 是 Python 的 C...
Pandas 是一個低學習成本高性能的數據結構和數據分析工具。拋開大熊貓憨態可掬的樣子不說,「Pandas」這個名字來源于術語「panel data」,...
為什么Jupyter Notebook會比其他工具更受歡迎?
“有什么好用的IDE/環境/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、...
對于機器學習/數據科學的初學者來說,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...
誠然,這些領域確實有很多重疊,再加上媒體連續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,數據科學、機器學習、人工智能這三個概念是不可...
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