上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识,还有python中进行机器学习实践需要的生态环境,接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。 导入和 ...
2020-05-25本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用,介绍利用 python 的生态环境,使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题,而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》,会通过例子一步一步地引导大 ...
2020-05-25python易混淆知识系列:pandas字符串方法和字符串内建函数,使用python的一个优势就是字符串处理起来比较容易。 Python的初学者在学习字符串内建函数的时候往往会很困惑:字符串的内建函数是对单个字符串对象处 ...
2020-05-25hello大家好,我是写BUG的一行,矩阵相信大家都已经不陌生了,在高中的时候已经接触过了,在后来大学学习线性代数时就已经逼近全面的进行了解了,矩阵运算在科学计算中是非常中要的,而矩阵的基本运算包括矩阵的加 ...
2020-05-25Hello兄弟姐妹萌好,我是不想努力的小P。今天继续为大家推荐一本好书:《A/B测试:创新始于试验》,推荐指数三星半。(以下简称A/B测试)本书的作者是吆喝科技的创世人王晔,先后任职于NEC、微软、谷歌等国际知名 ...
2020-05-25首先,解释一下人机猜拳,猜拳相信大家都了解,通俗讲就是“石头、剪刀、布”嘛!再简单不过的一个小游戏,而所谓人机猜拳其实就是猜拳的双方中一方是人另一方是计算机。今天,我们就来用python实现人机猜拳小 ...
2020-05-25趁着宅在家躲疫情的间隙,托福司机重新对这3块知识内容重新梳理,及时制止内心的土拨鼠继续呐喊,现分享给大家。 1. time库与datetime库的关系 而datetime库比time库高级了不少,提供了更多实用的方法,可以 ...
2020-05-25我们发现,time库以及datetime库中,确实存在名字相同,但是调用方法与所属类完全不一样的情况,这也是造成使用过程中各种混淆的原因。 (一) 此Timestamp非彼Timestamp Pandas中的Timestamp对象可以说是Pand ...
2020-05-25python数据清洗时,会涉及到数学基础知识,今天我们就来给大家介绍这些函数! 基本初等函数 初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均 ...
2020-05-251、 简单介绍 一般大家在学习python机器学习的时候,用的最多Python可视化的包就是matplot和seaborn, 这2个可视化的优点在于门槛低,代码容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺点就是画出来的图不能交互 ...
2020-05-25Caffe框架,是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架,用于特征抽取的卷积框架。同时,它一个清晰、可读性高、快速的深度学习框架。 Caffe英文全称为Convolutional Architecture for Fast Fea ...
2020-05-21百度有云,LSTM,Long Short-Term Memory,长短期记忆网络属于时间循环神经网络。 RNN的一个核心思想是将以前的信息连接到当前的任务中来,例如,通过前面的视频帧来帮助理解当前帧。如果RNN真的能够这样做的话,那 ...
2020-05-21PyTorch的前身是Torch,由Torch7团队开发,是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。 PyTorch使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口,是一个以Python优 ...
2020-05-21在我们的机器学习实验室,我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而,并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西:我们自己也犯了很多错误,修复了很多错误。 我们承认这些都是众所周知 ...
2020-05-21DNN(深度神经网络),是深度学习的基础。 DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西,当然,DNN有时也叫做多层感知机(Multi-La ...
2020-05-21MXNet是一个深度学习框架,是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库,旨在提高效率和灵活性。 MXNet具有轻量级、便携式、灵活的分布式/移动深度学习等优势,具有动态,突变感知的数据流Dep调度程序。 它拥有类似于 The ...
2020-05-21我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人,越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理(NLP)和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什 ...
2020-05-21tensorFlow是用于人工智能的开源神器之一,是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。 节点(Nodes)在tensorFlow图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据 ...
2020-05-21事物的每个属性值,都是在一定范围内变化的,如:修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范围内变化,宽度在0.6米-1.5米范围内变化,长度是1米-3米的范围内变化,则由这三个范围限度的一个三维空间就是桌子的特征空间。 ...
2020-05-21集成学习本身不是一个单独的机器学习算法,是通过建立一组独立的机器学习模型,构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,以达到减小方差(bagging)、偏差(boosting)或改进预测(stacking)的效果。 机器学习中 ...
2020-05-21数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
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