电影分析——K近邻算法 周末,小迪与女朋友小西走出电影院,回味着刚刚看过的电影。 小迪:刚刚的电影很精彩,打斗场景非常真实,又是一部优秀的动作片! 小西:是吗?我怎么感觉这是一部爱情片呢?真 ...
2019-06-17我是一个数据分析师。 准确来说我是一个当年只会Excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人。当年的某一天,我的老板Q我: 小李啊,销售部门给我提交了一份上周的数据,你帮我看看, ...
2019-06-17看一个地区的高考录取难度,通常会看其录取率,也就是当年高考录取人数/当年高考报考人数。 2018年中国各省录取率倒数前三的是这3个: 但大家都是80%以上,又不太能衡量一个地区的高考难度。 ...
2019-06-17作者 | 钟 黛编辑 | 李晶禹 DT君在北京读大一的表妹,第N+1次打电话让家人从内蒙寄来奶疙瘩和牛肉干了。妈妈的爱心特快专递沿着京藏高速寄了一趟又一趟,而表妹还是抱怨在北京喝不到热乎的马奶酒。 ...
2019-06-172002年,Target聘请了统计学家Andrew Pole。他的任务是进行预测分析——一种通过观察数据趋势进行预测的统计数据——来帮助零售巨头向某些人群推销某些产品。在这方面,Pole的首要任务是确定孕妇——特别是孕 ...
2019-06-17在家做饭不下馆子可以减少开支已经是公开的秘密。但作为一名美食天堂的国民,不下馆子几乎是不可能的。 到处都是火锅店、烧烤餐厅或美味披萨店,瞅一眼这些美食,就足以摧毁大家省钱的意志力。 如果 ...
2019-06-17小西:小迪小迪,我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪:是啊,人工智能发展史还是要从下棋说起,棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏,在棋类游戏中让机器与人类博弈自然再好不过了 ...
2019-06-17当前AI人才极度紧缺,据《中国ICT人才生态白皮书》研究分析,到2018年底,我国人工智能人才缺口将突破100万,到2020年,这一数字将攀升到226万。 在过去的几年中,Python已经成为现代软件开发,基础设施 ...
2019-06-171、吃不起的水果 今年以来,我国富士苹果价格迅猛上涨。 犹记得前几个月,“车厘子自由”引起了大家的广泛热议。如今,“苹果自由”再次进入大众视野。据农业农村部统计,5月17日富士苹果批发价格为1 ...
2019-06-17“你的神经网络是如何生成这个结果的?”这个问题也曾让许多数据科学家陷入了困境。其实,让我们去解释一个层数较少的简单神经网络工作原理并不难,但是当我们将计算机视觉项目中的神经网络层数增加到1000层时,它 ...
2019-06-17随着5G商业牌照的正式落地,5G技术将以前所未有的速度触达人们生活的方方面面,5G的到来,绝不仅仅是把手中的4G手机换成了5G手机,5G技术将改变未来整个社会的生活方式。 有了5G,充满无限想象的未来离我们又 ...
2019-06-14作者 | 何书瑶 六月伊始,年年夏天被买爆的优衣库UT联名系列又如期而至了。不过这一次,人们抢购优衣库UT的姿势有点过于拼命。 有钻门的,有匍匐前进的,还有出手挥拳的……一切都源于优衣库与艺术家KAW ...
2019-06-14古往今来,人类一直在探求科技的极限。随着信息技术在21世纪的爆发,数据科学与人工智能技术迎来自己的春天,尤其是以深度学习为基础的人工智能技术可谓是大放异彩,在诸多领域远胜人类,并且如人脸识别这样的 ...
2019-06-14《硅谷百年史》作者、硅谷人工智能研究院院长皮埃罗·斯加鲁菲(Piero Scaruffi) 在其著作《人类2.0》中提出,人类发展将进入“2.0” 时代,人类历史上几千年来的“生、老、病、死”大问题,已正式被纳入技术的解决 ...
2019-06-14(一) 在中国,到底有多少有钱人? 在中国,到底有多少钱才算有钱人? 这两个问题很多人都好奇,不久前,招商银行给出了两组最新答案: 197万人。 可投资资产1000万人民 ...
2019-06-14福特的送货机器人终于有腿啦! Digit是Agility Robotic研发的类人机器人,今年早些时候就登上IEEE Spectrum杂志封面。它比普通机器人更加灵活,能够在崎岖不平的地面上行走、还能爬楼梯、可携带20公斤的包裹。 ...
2019-06-14当我与越来越多的数据科学和 \"大数据\" 社区合作时,我震惊地发现,大部分从业者基础都狭隘地集中在统计和计算专业知识上,并没有对正在研究的领域有扎实的基础。不管是政府机构,还是商业公司,许多岗位都有 ...
2019-06-14这个简单的问题经常会得到一个积极的回复甚至还会额外收到一个或两个冒险的故事。通常来讲,旅行是一种体验新文化和拓宽自己视野的好方法。 那么,用Python解决你的难点吧!本文作者Fábio Neves,一位资深 ...
2019-06-14为什么未来可能是我们最糟糕的噩梦 我想要了解人工智能的原因之一是“坏机器人”的主题总是让我感到困惑。关于邪恶机器人的所有电影看起来都是不切实际的,我无法真正理解人工智能实际上是多么危险的现实情况。 ...
2019-05-29在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30