作者 | Sara Yin 译者 | AI 前线（ID：ai-front） 导读：聊天机器人，会是未来商业新形态吗？最早的聊天机器人可以追溯到 1966 年的麻省理工学院开发的 ELIZA，聊天机器人已经问世 53 年了。但几经沉浮 ...
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。 使用实值数据（例如使用Pearson的相关系数）时，特征选择通常很简单，但是 ...
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是在开发预测模型时减少输入变量数量的过程。 希望减少输入变量的数量，以减少建模的计算成本，并且在某些情况下，还需要改善模 ...
2020-03-09
作者 | CDA数据分析师 像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。 这意味着，如果你的数据包含分类数据，则必须先将其编码为数字，然后才能拟合和评估模型。 两 ...
2020-03-09
作者 | GEORGIA WILSON 编译 | CDA数据分析师 Watson是IBM的人工智能（AI）服务，应用程序和工具套件。Watson旨在帮助企业以新的方式释放数据的价值，并消除员工的重复任务，从而 ...
2020-03-06
作者 | David Foster 译者 | Sambodhi 2019 年无疑是忙碌的一年。人工智能的进步和新闻频频登上头条新闻，让我们的生活充满了敬畏和自豪的时刻，但一些其他时刻充却斥着一种恼人的想法，那就是这项技术让人 ...
2020-03-06
作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师 机器学习在金融领域的出现，让人们对使用AI自动执行从欺诈检测到客户服务的流程产生了强烈的兴趣。 尽管某些用例的确定性不如其他用例，但我们的研究使我 ...
2020-03-06
作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院 从智能手机到航天器，机器学习算法无处不在。他们会告诉您明天的天气预报，将一种语言翻译成另一种语言，并建议您接下来想在Netflix ...
2020-03-06
作者 | 读芯术 来源 | AI_Discovery(ID) 人生苦短，我学Python； 人生漫漫，Python是岸！ 二十年前的全民学英语风潮，如今变成了“学 Python”。 当代人的知识焦虑中，这门叫 ...
2020-03-05
作者 | 李军 来源 | FT中文网 2019年，是人工智能技术(以下简称AI)逐渐开始降温的年份。在Gartner 8月份发布的技术成熟度曲线上，所有的AI应用都还没有越过第二阶段的泡沫顶峰。 ...
2020-03-05
出品 | CDA数据科学研究院 美国陆军坦克大队再次在中东作战。它的坦克最近配备了基于计算机视觉的瞄准系统，该系统采用了遥控无人机作为侦察兵。不幸的是，敌军欺骗了视觉系统，认为手榴弹闪光实际上是大 ...
2020-03-05
作者 | Michael Barnard 编译 | CDA数据分析师 海平面上升是一个受到广泛研究的现象，这是全球变暖造成的。首先，额外的热量使陆地冰融化。然后，水变暖，因此膨胀了一点。这种结合意味着随着 ...
2020-03-04
作者 | 鱼白 来源 | 十点读书 情绪不是人生的全部，但它却能影响人生的质量。 一条蛇爬过一根锯子，被割伤了，它很生气，转身咬住锯子，结果把自己的嘴割破了。 蛇愤怒了，它认为 ...
2020-03-04
作者 | 网络大数据 如今，城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善，但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等诸多问题，其困难 ...
2020-03-04
作者 | Margaretta Colangelo 编译 | CDA数据分析师 50岁以上的人是全球增长最快的人口群体。这给全球经济和医疗体系带来了机遇和挑战。为50岁以上的人们提供产品和服务的长寿产业正在成为一 ...
2020-03-04
作者 | Kathleen Walch 编译 | CDA数据分析师 当在工作环境中被引用时，人工智能带来了混合的情感和观点。如果您向同事，朋友或陌生人问“您认为人工智能会成为网络杀手或网络创造者吗？” ...
2020-03-03
作者 | Rekhit Pachanekar 来源 | CDA数据分析师 英国数学家，计算机科学家，逻辑学家和密码分析员艾伦·图灵（Alan Turing）推测未来机器会具有智能。 “这就像一个学生，他从老师那 ...
2020-03-03
作者 | 威利 来源 | 粥左罗的好奇心(ID: fangdushe007) 第一批20后要出生了，第一批90后都30岁了，要变成奔四的人了，连00后都步入20岁大关了。聊一个恶俗的话题，关于梦想和自己。 ...
2020-03-03
作者 | Jeremy Curuksu 编译 | CDA数据分析师 数不清的企业通常使用机器学习（ML）来辅助决策。但是，在大多数情况下，机器学习系统做出的预测和业务决策仍然需要人类用户的直觉来做出判断 ...
2020-03-03
作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师 自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务相关的“机器学习”查询的广泛普及-但大多数技术主管通常很难确定他们的业务可能将机器学习 ...
2020-03-02在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中，将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作，80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告，表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域，Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势，成为数据聚类任务中的主流算法，广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中，特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集，冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代，用户是产品的核心资产，用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化，实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中，数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型，三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型， ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中，HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL，拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实，90%的商业分析问题，都藏在表格的结构里。 ” 引言：为 ...
2026-04-14在回归分析中，因子（即自变量）的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中，往往存在多个候选因子，其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中，过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节，导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天，商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段，而一套规范、高效的商业数据分析总体流程， ...
2026-04-13主讲人简介 张冲，海归统计学硕士，CDA 认证数据分析师，前云南白药集团资深数据分析师，自媒体 Python 讲师，全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中，同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段，其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的，唯有通过有效的呈现方式，才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图（数据可视化）作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09
