数据科学--数学基础

掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络

更重要的是设计网络的能力，在这种网络中，添加层会使网络更具表现力，为了取得质的突破，我们需要一些数学基础知识。
kay_545·2024-01-10 21:12

如何利用人工智能设计更好的用户体验？

随着人工智能的不断进步，人工智能越来越不局限在开发者或数据科学家的领域。作为设计师/技术爱好者/企业家/创业者，持续思考产品是很重要的。为了改善体验，我们不应该局限于现状。
奇点机智·2024-01-10 18:08

Python与人工智能

Python具有简洁的语法和强大的库支持，使其成为数据科学、机器学习和深度学习的理想选择。Python中有许多库可以帮助实现人工智
Tech行者·2024-01-10 16:55

《PySpark大数据分析实战》-26.数据可视化图表Seaborn介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-10 14:58

Pendulum详解3——Pendulum在数据分析中的应用 - 时光的数据探险

处理时间数据，尤其是在大规模数据集和复杂时区的情境下，是数据科学家和分析师们经常面对的挑战。为了迎接这一挑战，我们介绍一款强大的时间处理库-Pendulum，并深入探讨其在数据分析领域的优越性。
theskylife·2024-01-10 13:31

数据科学的鄙视链

鄙视链标题虽然是玩笑话，但是跟同行们闲聊，分层是的确存在的。image.png策略选择那针对这种现状，我会选择如下策略：精通L1，熟练使用L3原因其实在列表的最后一列有体现了，L0卡位门槛太高，appliedmathematics出身自然重点落在L1上；L2是造轮子，已经有人做过了，而且做的挺好，所以我们在L3层熟练使用即可。以上策略是基于个人的认识水平和知识背景，不能一概而论。写的粗浅，仅供参考
Andy_Ren·2024-01-10 12:30

R语言学习入门（一）

它已经成为统计学家、数据科学家和研究
亦旧sea·2024-01-10 05:44

年度征文 | 机器学习之心的2023

新的一年继续深耕机器学习与数据科学领域，不断学习新知识，新能力。积极锻炼身体。投稿SCI学术期刊。
机器学习之心·2024-01-10 04:06

Pandas Groupby：在Python中汇总、聚合和分组数据

这是一个简单的概念，但它是一种在数据科学中广泛使用的非常有价值的技术。在真实的的数据科学项目中，您将处理大量数据并一遍又一遍地尝试，因此为了提高效率，我们使用Groupby概念。
python收藏家·2024-01-09 19:17

权健风波和保健品误解

nwt176生命和健康是个【混沌科学】问题，而不是【科学教条】问题，更不是【混沌哲学】问题，一定要建立在数据科学的基础上，又高于数据，用系统性思维和方法论去解决。
船长戚戈yqhn178·2024-01-09 19:23

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。
会python的小孩·2024-01-09 18:38

Python中的Matplotlib带你引领数据图表绘制

Matplotlib引领数据图表绘制前言图像得组成画图设置figure设置标题设置坐标轴设置label和legend添加注释使用子图中文乱码解决保存图形显示图形条形图直方图散点图饼状图总结前言在数据科学领域
aobulaien001·2024-01-09 16:12

Spark中的二分类与多分类问题的解决

机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域，而在大数据环境中使用ApacheSpark来解决二分类和多分类问题可以更好地处理大规模数据。
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

卷积神经网络|猫狗分类系列--导入kaggle猫狗数据集

解决任何真实问题的重要一步是获取数据，Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。
霜溪·2024-01-09 09:40

解锁数据之门：Roxlabs全球住宅IP赋能海外爬虫与学术研究

特别是在数据科学、市场研究、竞品分析等领域，爬虫技术成为了一项不可或缺的工具。然而，随着网络空间的发展，海外网站对于爬虫的限制和防御机制也逐渐增强，使得传统的爬虫方式面临一系列挑战。
海拥✘·2024-01-09 09:07

AI人工智能学习路线图

学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识，包括Python、C++等编程语言。学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。
AI论道·2024-01-09 01:43

第二章 神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。数据点称作样本（sample），每个样本对应的类叫做标签（label）。神经网络的核心组件是层（layer），他是一种数据处理模块，可以看做数据过滤器。具体讲，他从输入数据中提取表示，使其更有助于解决当前问题。大多数深度学习都是将简单的层连接
庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

地理空间分析5——空间关联分析与Python

空间自相关2.空间回归分析2.1构建地理权重矩阵2.2执行空间回归分析2.3解释结果3地理加权回归3.1构建地理权重矩阵3.2执行地理加权回归分析3.3解释地理加权回归结果写在最后写在开头空间关联分析是数据科学领域中一个重要的技术
theskylife·2024-01-08 07:08

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

学习了RNN模型的数学基础，原理，用pytorch跑了一下RNN，对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型
weixin_51054833·2024-01-08 06:10

conda创建数据科学环境最新版

Installanaconda创建envcondacreate--namedata_sciencepython=3.8.5安装R4.1.0和jupytercondainstall-cconda-forger-base=4.1.0condainstall-cconda-forger-essentials=4.1.0condainstallnumpycondainstallpandascondains
高锦-生信·2024-01-08 06:51

搭建数据科学环境

搭建数据科学环境###本人硬件：cpui5-9400f，显卡：rtx2080ti>x960，内存32G###本人系统：Ubuntu20.041.installanaconda官网下载anaconda.sh
高锦-生信·2024-01-08 06:50

Miniconda Python解释器 Conda 包管理器 Pytorch

Anaconda是一个数据科学和机器学习的开发环境，它包含了许多常用的Python包和工具。
pythonSuperman·2024-01-08 06:48

NumPy 高级教程——存储和加载数据

PythonNumPy高级教程：存储和加载数据在实际应用中，数据的存储和加载是数据科学和机器学习工作流程中不可或缺的一部分。NumPy提供了用于将数组保存到文件以及从文件中加载数组的功能。
Echo_Wish·2024-01-08 02:36

玩转Python：数据可视化，一个很高级的交互式Python库，附代码

在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。
机器学习算法与Python实战·2024-01-07 21:41

信息安全数学基础——扩展欧几里得算法

文章目录一、欧几里得算法的严格证明二、扩展欧几里得算法定理1.13算法代码实现总结一、欧几里得算法的严格证明  设a，b是任意两个正整数。记r-2=a，r-1=b，反复运用带余除法，有    r-2=q0r-1+r0,0≤r0
@小白.·2024-01-07 15:48

DataOps：数据中台的必备底座

LennyLiebmann提出DataOps[1]的概念，在《3reasonswhyDataOpsisessentialforbigdatasuccess》这篇文章中，Lenny提出DataOps是优化数据科学和运营团队之间协作的一些实践集
灯惉·2024-01-07 15:32

【Python百宝箱】数据清洗艺术：Python库助力打磨完美数据

数据清洗与预处理：Python库大揭秘前言在数据科学领域，数据清洗和预处理是构建可靠模型的关键步骤。
friklogff·2024-01-07 10:56

Python在医疗治疗手段方面】

基于这些数据，医生和研究人员可以使用Python的数据科学库（如pandas和numpy）来制定治疗计划，预测疾病的发展和结果。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-07 09:52

哪些数学书值得一看？

无论从话题的有趣性，还是没什么数学基础读者的可读性都非常不错，我觉得将读书的过程
程序员大彬·2024-01-07 06:05

《PySpark大数据分析实战》-23.Pandas介绍DataFrame介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-07 00:26

《PySpark大数据分析实战》-22.Pandas介绍Series介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-07 00:25

《PySpark大数据分析实战》-25.数据可视化图表Matplotlib介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-07 00:24

AI技术体系和领域浅总结

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础
TisUs·2024-01-06 16:26

畅游编程语言的奇幻世界--目前主流编程语言的现状以及编程语言的未来

Python：数据分析与人工智能的宠儿Python近年来风头无两，凭借其简洁的语法和强大的库，成为了数据科学和人工智能领域的翘楚。从数据清洗到模型训练，Python都能轻松胜任，让人不
宇宙超粒终端控制中心·2024-01-06 15:18

编程语言的未来

它在数据科学、人工智能、机器学习等领域中广泛应用，并且在近年来的调查中一直是最受欢迎的编程语言之一。JavaScript：Ja
auspicious航·2024-01-06 14:10

深入Pandas：数据分析的强大工具

文章目录引言Pandas简介Pandas的核心功能实战示例：数据分析与可视化示例目的环境需求示例数据集示例过程及结果源代码结语引言在当今快速发展的数据科学领域，Python凭借其强大的库生态系统，特别是像
跑起来总会有风·2024-01-06 11:16

YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，
Snu77·2024-01-06 06:33

麻省理工牛人眼中的数学体系

作者在探索过程中发现：原有的数学基础已经远远不够适应他对这些问题的升入研究。在数学中，有很多思想和工具，是非常适合解决这些问题的，只是没有被很多应用科学研究
抄书侠·2024-01-05 21:52

Python数组操作全攻略：高效处理数据的秘诀

Python数组操作全攻略：高效处理数据的秘诀引言Python数组基础数组操作技巧高级数组操作实际案例应用结语引言在当今数据驱动的时代，高效处理数据已成为软件开发和数据科学领域的核心技能之一。
walkskyer·2024-01-05 14:35

《PySpark大数据分析实战》-24.数据可视化图表介绍

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
wux_labs·2024-01-05 13:02

大数据开发个人简历范本（2024最新版-附模板）

大数据开发工程师个人简历范本>男22本科张三计算机科学与技术1234567890个人概述具备深入的Hadoop大数据运维工程师背景，熟悉相关技术和工具具备良好的团队合作能力，善于沟通和协作具有快速学习新知识和解决问题的能力对于数据科学和分析充满热情
itLeeyw·2024-01-05 13:53

计算机图形学方向的基本能力

（1）数学基础：线性代数、概率统计学。在深度学习原理以及图形学的基础的原理，很加分。基本的算法研发能力。
每天要吃一桶饭·2024-01-05 11:00

数据科学简讯 2023-04-05

头条FIFA推出人工智能足球游戏FIFA今天推出了WorldCupAILeague的公开测试版，这是一款4v4足球策略游戏，其角色、外观和游戏元素均采用人工智能(AI)。ClearviewAI向警方提供了300亿张Facebook图片ClearviewAI使用来自Facebook的300亿张图像构建了它的面部识别数据库。因为这个数据库现在已经被警方使用了将近一百万次，Clearview现在被指控将
数科每日·2024-01-05 10:37

本科大学生的大数据专业学习路线

普通的二本学校，专业是数据科学与大数据技术，2020级入学，目前大三，所以我会更多站在本专业进行分享首先，我的目标是毕业之后就业，所以一切努力的方向都是为了就业，仅仅只能为考研考公的同学提供借鉴，不适用于大多数同学
LeonieLY·2024-01-05 08:11

敏捷开发数据科学

敏捷开发CDALEVELⅢ数据科学家考试大纲1.领会：理解敏捷式开发的关键思想，了解敏捷式开发相比于传统瀑布式开发模式的区别及其优势。
haleyprince·2024-01-05 06:34

介绍

一般来说，大多数生产机器学习应用程序是由研究人员、机器学习工程师和数据科学家使用Python或R等编程语言开发的；然而，近年来，为了让更多的开发人员更容易使用机器学习，已经构建了新的工具。
启辰·2024-01-05 00:04

最优化理论期末复习笔记 Part 2

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展
hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

和鲸解放军总医院连续生理数据分析引擎入选爱分析数据智能最佳实践案例

近日，“2023爱分析·数据智能最佳实践案例”评选活动落下帷幕，和鲸科技基于旗下数据科学协同平台ModelWhale携手解放军总医院联合打造的《解放军总医院连续生理数据分析引擎》成功入选，有力证明了该案例于数据资产归集
ModelWhale·2024-01-04 21:40

which函数的用法

关注公众号：数据科学专栏，回复"资料"，领取精美资料。R语言的which函数主要是用于条件筛选，在R语言里面用的非常多，因为很多时候我们都需要筛选满足一些特定条件的数据记录。
大数据技术派·2024-01-04 16:34

自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

通过理论分析和实践结合，我们详细解释了自动编码器的工作原理和数学基础，并通过具体代码示例展示了从模型构建、训练到多平台推理部署的全过程。
工业甲酰苯胺·2024-01-04 13:49
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