数据科学--数学基础

人工智能学习（一）之python入门

无论是开发大型项目、构建数据科学应用，还是进行自动化脚本编写，理解和掌握Python面向对象编程都能让你更高效地完成任务。本文将带你快速入门Python面向对象编程，通过清晰的概念

power-辰南·2025-01-23 02:05

VMD（变分模态分解）详解

VMD（变分模态分解）详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较

DuHz·2025-01-23 01:24

R语言的编程范式

无论是在学术研究、企业分析，还是在数据科学的各个领域，R语言凭借其强大的数据处理能力和丰富的图形化工具，吸引了大批用户。

编程小筑·2025-01-22 21:22

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学和文本处理的世界中，字符串匹配是一个非常普遍的问题。FuzzyWuzzy作为一个强大的Python库，通过模糊匹配技术解决了许多由于拼写错误、格式不一致引起的问题。

kdayjj966·2025-01-22 15:05

C# 与 Python 代码互相调用的实践

C#是一种功能强大、面向对象的编程语言，主要应用于Windows平台开发、企业级应用开发以及游戏开发（借助Unity引擎等）等领域；而Python则以其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学、机器学习、自动化脚本等众多方面的出色表现备受青睐

一只小灿灿·2025-01-22 05:52

Python3.13来了！编程爱好者必看

Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言，一直在不断发展，以满足这些领域日益增长的需求。

Python之栈·2025-01-22 03:35

人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组

本文重点在上一节课程中，我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候，那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示，可以被表示就说明这个向量就是可有可无的，可以被替代的，这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了，本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-22 02:59

用Python实现办公自动化

Python作为一种简单而强大的编程语言，不仅在数据科学和软件开发领域广受欢迎，还在办公自动化方面发挥了巨大作用。

shengyin714959·2025-01-21 21:11

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前，我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数），它的公式如下

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学

weixin_39845406·2025-01-21 13:34

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

R语言的正则表达式

在数据科学、文本处理以及数据清理中，正则表达式都是一项不可或缺的技能。而R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的编程语言，内置了对正则表达式的强大支持。

编程小筑·2025-01-21 10:33

R语言的软件工程

R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。

BinaryBardC·2025-01-21 03:35

区块链的数学基础：核心原理与应用解析

本文将深入剖析区块链中的核心数学基础，帮助读者理解其工作原理与实际应用。一、区块链数学基础概述区块链的数学基础可以分为以下几个核心领域：密

一休哥助手·2025-01-21 00:28

chatgpt赋能python：用Python安装Jupyter：让数据科学变得更加高效！

用Python安装Jupyter：让数据科学变得更加高效！对于数据科学家而言，jupyter是不可或缺的工具之一。

aijinglingchat·2025-01-20 20:54

为什么算法很难掌握

2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识，例如：时间复杂度分析：需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法：需要了解图的基本概念（如节点

浅墨cgz·2025-01-20 19:40

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超

·2025-01-20 18:28

使用Scrapy抓取图片网站的图片：完整教程与实战案例

因此，如何高效、便捷地抓取网站上的图片，成为了许多数据工程师、爬虫开发者以及数据科学家需要解决的问题。Scrapy是Python中一个非常强大且广泛使用的爬虫框架。

Python爬虫项目·2025-01-20 18:01

如何抓取社交媒体上的公开用户信息：完整的Python爬虫教程与实战

对于很多数据科学家、市场分析师、爬虫开发者来说，如何高效地抓取社交媒体平台的

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

程序员转型：探索代码外的精彩人生

一、程序员可转型的领域与岗位数据科学家（DataScientist）工

Milk夜雨·2025-01-20 01:41

探索数据科学新边界：Apache Livy 开源项目详解

探索数据科学新边界：ApacheLivy开源项目详解incubator-livyApacheLivyisanopensourceRESTinterfaceforinteractingwithApacheSparkfromanywhere

毕艾琳·2025-01-19 21:37

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。

小码快撩·2025-01-19 16:21

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

使用Python爬虫将抓取的数据保存到Excel文件

Excel文件不仅能够承载数据，还能进行复杂的数据操作、图表展示等，使其在数据科学、商业分

Python爬虫项目·2025-01-19 02:48

Python的Matplotlib库详解

一、使用场景1.数据探索和分析：在数据科学领域，Matplotlib经常被用来绘制各种图表，如折线图、散点图、直方图等，以帮助分析和理解数据。

pumpkin84514·2025-01-19 01:09

R语言的并发编程

R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的语言，也为并发编程提供了强大的支持。本文将介绍R语言的并发编程，包括其基本概念、常用包、应用示例以及实用技巧。一、并发编程基础并发编

技术的探险家·2025-01-18 21:31

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

R语言的计算机基础

它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性，R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。

java熊猫·2025-01-18 06:23

LeetCode解题实战：Python与C++编程技巧

Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势，而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。

May Wei·2025-01-18 00:10

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。

肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

2024年开发语言热度排名

主要原因包括：数据科学与人工智能：Python是数据科

码上飞扬·2025-01-17 13:00

Java网络爬虫技术之路：从基础构建到实战应用

如何从海量的网络数据中提取有价值的信息，成为了众多开发者和数据科学家的共同挑战。Java网络爬虫技术，作为一种自动化采集数据的工具，正逐渐成为解决这一问题的关键。

Yori_22·2025-01-17 10:05

Python网络爬虫入门教程：从抓取数据到应用实现

如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息，成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python，作为一门易于学习且功能强大的编程语言，其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。

冷夜雨.·2025-01-17 00:39

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/

拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

Python数据分析与可视化

Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程，它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。

jun778895·2024-09-16 04:43

云服务业界动态简报-20180128

一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境

Captain7·2024-09-15 12:26

Python 初学者入门必知： Anaconda是什么？有什么作用？怎么使用？

Anaconda是一个免费开源的Python和R编程发行版，包含上千个适用于数据科学和机器学习的包。

懒大王爱吃狼·2024-09-14 23:03

如何有效的学习AI大模型？

以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。

Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

CodeWhiz·2024-09-14 14:00

Pandas教程：详解Pandas数据清洗

填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤

旦莫·2024-09-13 23:51

群体遗传分析（一）#学习笔记

哈温的遗传平衡定律是基础，费、莱、霍的群体遗传学是数学基础和理论框架，木村资生的中性进化论深化了自然选择的概念。

kangroomoon·2024-09-13 20:12

大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？

在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。

阳爱铭·2024-09-13 09:32

AI学习者的Python快速入门指南

Python已成为AI和数据科学的事实标准编程语言。尽管存在无需编码的解决方案，但学习编程仍然是构建完全定制化AI项目或产品的必要途径。

AI科研视界·2024-09-12 00:24

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

CTF 竞赛密码学方向学习路径规划

Steam++）、机场代理Scoop（Windows用户可选）常用Python库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构（可选）数学基础离散数学与抽象代数复杂性分析密码学的正式学习兴趣的培养做题小技巧系统学习需要了解并

David Max·2024-09-11 21:57

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