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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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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、...
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...
有沒有想過是選擇大數據還是數據科學?如果你對數據感興趣,又是一個技術怪胎,你可能至少有一次會陷入這樣的困境。在我們生活的數字世界中,數據正日益成為組織最...
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。引入宏系統可為我們提供便捷的調用方式,...
這條公理表示為如果兩事件互斥(即兩事件不可能同時發生),那么這兩個事件其中有一個發生的概率等于各個事件發生的(邊緣)概率之和。我早說過了,這讓人疑惑。讓...
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...
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...
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...
一種廣泛采用的處理高度不平衡數據集的技術稱為重采樣。它包括從多數類(欠采樣)中刪除樣本或向少數類(過采樣)中添加更多示例。
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...
先說說分析(Analysis)吧,它是從微積分(Caculus)發展起來的——這也是有些微積分教材名字叫“數學分析”的原因。不過,分析的范疇遠不只是這些...
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...
PyCharm包括很多工具,集成的調試器和測試運行器,性能調試工具,內置終端,集成主要版本控制系統(包括Git、SVN、Mercurial),遠程開發(...
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」,...
執行數據科學任務的最佳工具有哪些?作為數據科學新手,你應該選擇哪些工具? 我相信在你的數據科學之旅的某些時刻中你已經問過(或搜索過)這些問題。
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...
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...
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