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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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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、...
AdaBoost效果不错,但为何这一算法如此成功却缺乏解释,这正是一些疑惑产生的源头。有些人认为AdaBoost是一个超级算法,一枚银弹,但另一些人顾虑...
有没有想过是选择大数据还是数据科学?如果你对数据感兴趣,又是一个技术怪胎,你可能至少有一次会陷入这样的困境。在我们生活的数字世界中,数据正日益成为组织最...
该文章介绍了如何通过类型注解在 Python 中使用 macro 宏,该灵感来自于作者以往使用 Rust 的体验。引入宏系统可为我们提供便捷的调用方式,...
这条公理表示为如果两事件互斥(即两事件不可能同时发生),那么这两个事件其中有一个发生的概率等于各个事件发生的(边缘)概率之和。我早说过了,这让人疑惑。让...
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...
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...
如何正确认识一个AI项目,如何为AI项目选择最高效的解决方案
尽量避免使用有过多变量和潜在结果的任务。在项目中,先把注意力集中在流程的一小部分,而不是整个流程。即使在今天,用单一的AI解决方案替换完整的流程仍然是非...
一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类(欠采样)中删除样本或向少数类(过采样)中添加更多示例。
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...
先说说分析(Analysis)吧,它是从微积分(Caculus)发展起来的——这也是有些微积分教材名字叫“数学分析”的原因。不过,分析的范畴远不只是这些...
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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」,...
PyCharm包括很多工具,集成的调试器和测试运行器,性能调试工具,内置终端,集成主要版本控制系统(包括Git、SVN、Mercurial),远程开发(...
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...
执行数据科学任务的最佳工具有哪些?作为数据科学新手,你应该选择哪些工具? 我相信在你的数据科学之旅的某些时刻中你已经问过(或搜索过)这些问题。
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...
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