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标签 > 数据科学
数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
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业界对数据科学这一概念难以达成一致有很多原因,其中一点就是,现在大范围内的岗位都可能涉及数据科学,并且这些岗位的职责都不尽相同。
如上图所示,目标变量明显泄漏到了f190486列中。事实上,我没有用任何机器学习就得到了0.57分,这在排行榜上是个高分。在竞赛截止日期前二十天左右,主...
数据科学作品集应该包括哪些内容?如何提高作品集的吸引力等问题。
很多人意识到了创建项目的价值,但很多人碰到的问题是从哪里得到有趣的数据集,得到之后做什么。Airbnb的数据科学家Jason Goodman,在他的博客...
John Sullivan给你的5项技能建议,实践是进入数据科学世界的最佳方式
数据科学的另一个重要技能是探索性数据分析(EDA)。当有人扔给你一份数据时,你对这份数据完全陌生,又没有足够的业务背景,会不会感觉无从下手?如果你什么都...
本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库:特别是IPython,NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn和相关软...
机器学习教育过程中通常倾向于深入学习机器学习算法,教导我们从技术层面上理解他们的运作方式。一旦你的模型被完全训练,将用某些数据集来标记模型的有效性。一旦...
SpaCy 是一个具有优秀示例、API 文档和演示应用程序的自然语言处理库。这个库是用 Cython 语言编写的,Cython 是 Python 的 C...
Pandas 是一个低学习成本高性能的数据结构和数据分析工具。抛开大熊猫憨态可掬的样子不说,「Pandas」这个名字来源于术语「panel data」,...
为什么Jupyter Notebook会比其他工具更受欢迎?
“有什么好用的IDE/环境/工具?”是他们提出的最常见的问题之一。这确实也是个不怎么好回答的问题,因为它没有具体选项。IDE、Sublime Text、...
对于机器学习/数据科学的初学者来说,线性回归,或者Logistic回归是许多人在建立预测模型时接触的第一/第二种方法。由于这两种算法适用性极广,有些人甚...
诚然,这些领域确实有很多重叠,再加上媒体连续不断的捆绑营销炒作,人们很容易把它们误解为同一种东西。但事实上,数据科学、机器学习、人工智能这三个概念是不可...
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