数据科学--数学基础第4页

Cursor 与多语言开发：全栈开发的利器

引言全栈开发要求开发者跨越前端、后端、数据库甚至数据科学等多个技术领域，而不同技术栈往往需要切换工具和思维方式。

drebander·2025-02-04 23:16

《机器学习数学基础》补充资料：第343页结论证明

证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页，有这样一句话：对于多维随机变量X\pmb

CS创新实验室·2025-02-04 21:33

2025最新最全AI大模型系统学习路线

必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为

大模型老炮·2025-02-04 18:13

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

程序员辣条·2025-02-04 16:57

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

大数据相关职位介绍之三（数据挖掘，数据安全，数据合规师，首席数据官，数据科学家）

小Tomkk·2025-02-04 02:33

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python

Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员，Python都能为他们提供强大的支持。

NicoleGus·2025-02-03 14:58

Go+ 下个里程碑：超越 cgo，无缝对接 C 语言

去年（2021年）Go+的slogan从“面向数据科学”的语言升级到了“面向工程、STEM教育与数据科学”三位一体的语言。

xushiweizh·2025-02-03 12:09

从零开始构建一个简单的Python Web爬虫实战指南与技巧

从零开始构建一个简单的PythonWeb爬虫实战指南与技巧随着数据科学和大数据分析的快速发展，网络爬虫（WebScraping）成为了获取互联网数据的重要工具。

一键难忘·2025-02-03 06:21

22章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用

RMarkdown是一种广泛使用的工具，可以帮助数据科学家、统计学家和研究人员创建动态和交互式的报告。

DAT｜R科学·2025-02-02 10:24

跟我一起学 Python 数据处理（一）：入门篇

无论是从事新闻、分析工作，还是立志成为数据科学家，掌握数据处理技巧都能让我们从海量信息中提取有价值的内容，并以清晰、有说服力的方式呈现出来。

lilye66·2025-02-02 08:34

HTML5 WebGL技术应用

数学基础：了解向量、矩阵运算、线性代数和基本几何概念。图形学基础：掌握基本的计算机图形学原理，如光照、纹理、变换、投影等。WebGLAPI的基本使用，包括创建画布、着色器、程序、缓冲区等。

天涯学馆·2025-02-02 04:01

探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！

无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label

孔旭澜Renata·2025-02-02 02:02

chatgpt赋能python：如何配置Python中的NumPy？

因此，NumPy是数据科学中的黄金库，而它的安装是Python编程环境必不可少的一部分。什么是NumPy？

yakuchrisfor·2025-02-02 02:31

《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1：数学基础

文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn：XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化：取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR类型：参数向量特点：表示方法：运算求模：单位化(规范化、标准化等同义)：正交化：加(减)法：乘法：其他函数杂项点常向量矩阵矩阵的传参矩阵的初始化XMMATRIX和XMFLOAT4X4的转换运算矩阵的

tikris·2025-02-02 01:23

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

数学科学的完整课程大纲（工科自学必看）

数学科学的完整课程第一1.数学分析第1章数学基础第2章数系实数系复数系广义实数系第3章拓扑PARTA数列第A1章数列第A2章数列差分第A3章数列求和第A4章数项级数第A5章特殊数列PARTB函数第B1章函数第

妇男主任·2025-02-01 10:20

Windows上安装与使用 Jupyter Notebook

1.了解JupyterNotebookJupyterNotebook是一个交互式计算环境，非常适合进行数据科学和机器学习的研究和实验。

梓仁沐白·2025-01-31 15:43

Anaconda 虚拟环境和 Python 虚拟环境主要的区别

1.Anaconda虚拟环境Anaconda是一个针对数据科学、机器学习等应用领域优化的Python发行版，它提供了Python、R和大量的科学计算和数据处理包（如NumPy、Pandas、SciPy、

张biubiu·2025-01-31 07:28

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验1.24.1引言在数据科学

精通代码大仙·2025-01-30 09:31

深入剖析ipywidgets-7.0.0b1：Python交互式前端库的新进展

1.ipywidgets核心概念介绍在当今数据科学和机器学习领域，交互式可视

多行不易·2025-01-30 02:08

使用Google搜索API的完整指南：从设置到结果提取

无论您是数据科学家还是开发者，这篇文章都将为您提供实用的指导。

dsndnwfk·2025-01-29 17:26

Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器

幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。

2401_87189860·2025-01-29 05:00

超实用的 30 段 Python 案例（上）

Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。

Python之栈·2025-01-28 07:13

探索 OpenAir：R 语言中的空气质量数据分析利器

对于研究人员和数据科学家而言，拥有一个高效且强大的工具来处理和分析空气质量数据可以大大提高工作效率。

xyt556_CUMT·2025-01-28 07:42

python 基本知识

它的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，因此被广泛应用于各种领域，包括：数据科学与机器学习：NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn等库让Python成为了数据分析和机器学习的首选语言

达达玲玲·2025-01-28 05:29

R语言和Python的协同工作

R语言和Python的协同工作在数据科学和统计分析领域，R语言和Python是两个非常流行的编程语言。

数据科学引擎·2025-01-27 18:40

Python爬虫：深度解析1688接口数据获取

对于商家、市场分析师以及数据科学家来说，如何高效、合法地获取这些数据，成为了一个重要的课题。本文将带你深入了解如何使用Python爬虫技术，通过1688提供的接口，获取关键的电商数据。1688平台

不会玩技术的技术girl·2025-01-27 08:31

免费在线运行【Python】代码的平台

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自不量力的A同学·2025-01-27 03:27

Python如何声明以管理员方式运行？

Python作为一门高级编程语言，以其简洁优雅的语法和丰富的库支持，在数据科学、网络爬虫、自动化脚本等领域有着广泛的应用。

cda2024·2025-01-26 20:05

xgboost在spark集群使用指南

XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM)，可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行，可以解决数十亿个示例的训练问题。

一颗小草333·2025-01-26 17:49

数学基础 -- 三明治定理（夹逼定理）

三明治定理三明治定理（SandwichTheorem）又称夹逼定理或夹逼准则，是数学分析中的一个重要定理。它描述了当三个函数在某一区间上满足特定关系时，中间函数的极限可以通过两个外侧函数的极限确定。这个定理广泛应用于极限和连续性的证明中。具体来说，设aaa是一个实数或无穷大，假设在aaa的某个去心邻域上，三个函数f(x)f(x)f(x)、g(x)g(x)g(x)和h(x)h(x)h(x)满足以下关

sz66cm·2025-01-26 11:29

数学基础 -- 洛必达法则

洛必达法则洛必达法则（L’Hôpital’sRule）是微积分中的一个重要定理，用于求解某些未定形式极限的问题。其基本思想是通过求导来简化极限计算。洛必达法则主要用于处理以下两种未定形式的极限：00\frac{0}{0}00和∞∞\frac{\infty}{\infty}∞∞。洛必达法则的公式假设函数f(x)f(x)f(x)和g(x)g(x)g(x)在某一开区间内可导，且在该区间内g′(x)≠0g

sz66cm·2025-01-26 05:41

数学基础 -- 泰勒展开式

泰勒展开泰勒展开是将一个函数在某点附近展开成幂级数的工具。具体来说，对于一个在某点aaa处具有nnn阶导数的函数f(x)f(x)f(x)，其泰勒展开式为：f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f′′′(a)3!(x−a)3+⋯+f(n)(a)n!(x−a)n+Rn(x)f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+\frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2+\f

sz66cm·2025-01-26 05:41

【机器学习】必会降维算法之：多维缩放（MDS）

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Carl_奕然·2025-01-26 04:00

如何优化Python开发：PIP和Anaconda的作用及国内源设置指南

前言在现代数据科学和软件开发的世界中，Python已经成为了最受欢迎的编程语言之一。其强大的生态系统和丰富的第三方库使得开发者可以快速构建各种应用程序和解决方案。

Chaiio Dain·2025-01-25 23:17

Python数据分析案例教程

它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用，包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。

kkchenjj·2025-01-25 21:01

全面解析物联网信息安全知识体系

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面，包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。

无声远望·2025-01-25 17:06

信息学/计算机系各种网站（学习资源、常用工具及其他）

大学指南上海交通大学生存手册中国科学技术大学人工智能与数据科学学院本科进阶指南USTC不完全入学指南大学生活质量指北科研论信息搜集AI信息搜集USTC飞跃网站计算机保研技术新闻HackerNewsTheHackerNewsTechCrunchArsTechnicaMITNews

一只贴代码君·2025-01-24 22:12

kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目

Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，不仅汇聚了众多顶尖的数据科学家和机器学习工程师，也为初学者提供了丰富的学习资源和实战机会。对于机器学习新手来说，选择合适的比赛和项目是至关重要的第一步。

xiamu_CDA·2025-01-24 22:12

Julia语言的计算机基础

Julia语言的计算机基础引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的快速发展，对编程语言的需求也日益增加。在众多编程语言中，Julia语言因其独特的设计理念和高性能而迅速崛起。

Code侠客行·2025-01-24 18:45

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

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

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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

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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

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Python3.13来了！编程爱好者必看

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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

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