R-数据科学

PyTorch深度学习-06逻辑斯蒂回归（快速入门）

LogisticTutorial(逻辑斯蒂回归)1.1WhyuseLogistic(为什么用逻辑斯蒂回归)1.2RegressionVSClassification(比较回归与分类)1.3Howtomap:R-
璞玉牧之·2023-11-01 10:09

K-means（K-均值）算法

K-means（k-均值，也记为kmeans）是聚类算法中的一种，由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用
北辰Charih·2023-11-01 05:32

AI：42-基于机器学习方法下以沙发为例的家具风格识别技术研究

无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。
一见已难忘·2023-11-01 02:41

机器学习入门(一)通过KNN算法来实现人群分类(Python)

也知道他是从事数据科学工作的一个入门。虽然一直心向往之，却没有进行学习。这却与我的性格原因有很大的关系。我是有一些完美主义情节的。所以就像儿时在开学之际，用积攒一冬的压岁钱买了梦寐以求的拼装。
达达爱吃肉·2023-10-31 20:13

chatgpt赋能python：在Python上安装NumPy的指南

许多数据科学家和分析师使用NumPy支持机器学习和深度学习任务。在本文中，我们将重点介绍如何在Python中安装NumPy。
aijinglingchat·2023-10-31 20:58

使用 Amazon SageMaker 高效地训练、调整和部署自定义集成

一种称为集成建模的方法已迅速受到数据科学家和从业人员的关注。在这篇文章中，我们将讨论什么是集成模型以及使用集成模型的好处。
亚马逊云开发者·2023-10-31 17:24

ICLR2023 联邦学习论文合集

国际表征学习大会（InternationalConferenceonLearningRepresentations，简称ICLR）是深度学习领域的顶级会议，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉
AITIME论道·2023-10-31 11:42

REF543KB127AAAA 支持整个企业的有效扩展规划和分析

REF543KB127AAAA支持整个企业的有效扩展规划和分析OneStream首席执行官TomShea表示:“放眼市场，能够在不依赖数据科学团队或第三方工具的情况下处理大量数据以进行预测决策的FP&A
DCS13365909307·2023-10-31 11:48

AI：41-基于基于深度学习的YOLO模型的玉米病害检测

无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。
一见已难忘·2023-10-31 06:25

我的Python数据分析与可视化笔记

今天给大家推荐一个优质的【关于数据分析与可视化】，作者：俊欣点击关注微信公众号首先，简单的介绍一下作者，毕业于美国的一所排名USNEWS第60名的高等私立理工大学，所就读的是数据科学的硕士学位，本科也在英国的一所相当有名气的学校交换
算法channel·2023-10-31 05:48

力扣 三数之和 双指针 java

newArrayList0)break;if(i>0&&nums[i]==nums[i-1])//去重第一个选的数continue;intl=i+1;intr=len-1;while(l0)//加小一点r-
兑生·2023-10-31 03:58

数据科学入门必读：如何使用正则表达式？

近日，Dataquest博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。数据科学家的一部分使命是操作大量数据。
魔都飘雪·2023-10-31 01:17

AI 浪潮下的创业故事（二）｜Azure OpenAI Service - ChatU

点击蓝字关注我们编辑：AlanWang排版：RaniSun微软Reactor为帮助广开发者，技术爱好者，更好的学习.NETCore,C#,Python，数据科学，机器学习，AI，区块链,IoT等技术，将每周三到周六
MicrosoftReactor·2023-10-30 19:59

算法工程师-机器学习-数据科学家面试准备4-ML系统设计

https://github.com/LongxingTan/Machine-learning-interview算法工程师-机器学习-数据科学家面试准备1-概述外企和国外公司、春招、秋招算法工程师-机器学习
YueTann·2023-10-30 17:13

什么是tidyverse？

Tidyverse软件包旨在通过引导他们完成促进沟通的工作流程，使统计人员和数据科学家的工作效率更高，从而使统计人员和数据科学家更具生产力。
Liam_ml·2023-10-30 17:20

跟我一起学最热的python

一，认识Python考虑主流和趋势，我们的Python学习主要基于Python3.x+；Python核心使用领域和发展方向：爬虫、数据科学、人工智能、运维自动化、云计算、Web技术、游戏开发等，应用十分广泛
晨峰笔记·2023-10-30 09:04

中山大学数据科学与计算机学院复试分数线,2019中山大学数据科学与计算机学院考研复试分数线...

1.我院各专业复试分数线如下：招生学科、方向代码招生学科、方向名称复试分数线复试比例(招生计划：复试人数)070102计算数学3851:2.00081200计算机科学与技术3451:1.95083500软件工程3001:1.00083900网络空间安全3001:0.50085211工程(计算机技术)3351:2.2601计算机技术(全日制)3351:2.3802计算机技术(非全日制)3351:1.
Yu-Demon32~·2023-10-30 06:30

Anaconda的安装和使用

Anaconda能让你在数据科学的工作中轻松安装经常使用的程序包。你还将使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多个项目。
Ray_1·2023-10-30 05:15

2018TOP100数据科学资源和工具（上）

无论您是刚开始从事数据科学，还是准备攻读数据科学或商业分析硕士学位，都需要学习更多内容。本指南为所有阶段的学习者收集了2018年网络上的顶级数据科学资源。
cl15926282674·2023-10-30 03:50

敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用

敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用（数据分析最佳实践入门敏捷大数据首作分步骤|全流程演示思路、工具与方法）【美】RussellJurney(拉塞尔·朱尔尼)著冯文中朱洪波译ISBN978-7-
博文视点·2023-10-30 03:19

【Python机器学习】零基础掌握permutation_importance检验、检查

在数据分析、机器学习或者数据科学中，经常会遇到一个问题：数据集中存在缺失值。这种情况下，如何才能准确地分析数据、构建模型呢？以一个简单的医疗研究为例。
Mr数据杨·2023-10-30 01:39

基于Python的数据分析

在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研
Python_魔力猿·2023-10-30 00:49

如何用Python进行数据分析？详细教程，教小白快速入门

一、明确概念、了解分析步骤数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。
程序员王饱饱·2023-10-30 00:48

Azure - 自动化机器学习AutoML Azure使用详解

这使得数据科学家、分析师以及开发人员能够构建高度可扩展、高效和高性能的ML模型，且不牺牲模型的质量。Azure机器学习的AutoML功能是基于MicrosoftResearch团队的前沿技术而开发的。
TechLead KrisChang·2023-10-29 20:03

一文掌握Windows平台GPU深度学习开发环境部署

掌握物体检测工作流的过程，具备自定义物体检测器的能力•面向人群：具备深度学习理论基础的学生或初级开发者•专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，敬请期待•Python零基础快速入门系列•快速入门Python数据科学系列
机器未来·2023-10-29 19:12

AI：40-基于深度学习的森林火灾识别

无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。
一见已难忘·2023-10-29 16:40

掌握Python：开启未来的大门

1.Python的发展前景：Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等领域表现出色，这意味着学习Python将为你打开众多职业机会。
黑客学长-刘备·2023-10-29 14:15

高效使用Jupyter Notebook的15个技巧

在数据科学领域，JupyterNotebook是一种非常流行的工具。
数据工程与机器学习·2023-10-29 13:37

notebook和python的区别_为什么Jupyter Notebook会比其他工具更受欢迎？

对于机器学习和数据科学的入门者来说，“有什么好用的IDE/环境/工具？”是他们提出的最常见的问题之一。
weixin_39620679·2023-10-29 13:37

良心总结！Jupyter Notebook 从小白到高手，保姆教程来了！

今天给大家分享一篇关于数据科学利器JupyterNotebook的快速入门和使用教程，大家可以对比学习一下：一、什么是JupyterNotebook？
菜鸟学Python·2023-10-29 13:29

数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介

公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：luanhz来源：小数志导读作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn之后，才发现三剑客也不外如是，相比sklearn简直是小巫见大巫；再后来，又开始了pysp
IT农民工1·2023-10-29 09:45

python r语言 结合 部署_简谈-如何使用Python和R组合完成任务

概述和那些数据科学比赛不同，在真实的数据科学中，我们可能更多的时间不是在做算法的开发，而是对需求的定义和数据的治理。所以，如何更好的结合现实业务，让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。
weixin_39557199·2023-10-29 05:06

机器学习数据集：Kaggle

除此之外，Kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。从某
cndes·2023-10-29 00:28

如何正确安装pytorch需要的各种库

安装PyTorch需要先安装其所依赖的一些库和工具，这里提供一个大致的安装流程：安装AnacondaAnaconda是一个集成了众多数据科学工具的Python发行版，包含了很多常用的库和工具，安装后可以方便地管理
zaichibie4721·2023-10-29 00:57

为什么python代码运行不了_Python | 为什么优化代码？

作为数据科学家，我们现在面对的是越来越大规模的数据集，在每个元素上进行的操作可能要重复数十亿次才能得到最后的结果。如果代码质量很低，可能需要花费数天才能完成运
weixin_39967405·2023-10-29 00:56

Python直方图（histogram）学习笔记-《Python数据科学手册》

阅读链接：PythonDataScienceHandbook|PythonDataScienceHandbook例程1：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#(Example1)setthestyleofthegramplt.style.use('seaborn-white')#generateasetof1000randomnumberswith
AllisonYo·2023-10-28 18:24

Python机器学习实战：如何用Pandas处理缺失值

现实和教程最大的区别之一是，现实的数据集是混乱不堪的，数据科学家90%的时间都花在数据预处理上，其中就包括处理缺失值(missingvalues)。
数据工程与机器学习·2023-10-28 17:26

爬虫、数据清洗和分析

爬虫、数据清洗和分析是在数据科学、数据挖掘和网络爬虫开发领域中常见的概念。爬虫（WebScraping）：爬虫是一种自动化程序或脚本，用于从互联网上的网站上提取信息。
就叫飞六吧·2023-10-28 14:14

分享 | 实训课——创建并运行你的第一个KNIME工作流

前文《分享|KNIME：图形化数据科学与机器学习计算平台的王者》对KNIME做了一个介绍，本次小音就带领大家创建并运行你的第一个KNIME工作流。
音智达·2023-10-28 13:12

你可能没听过的11个Python库

现在，越来越多的数据科学家开始使用Python，虽然他们从pandas，scikit-learn，numpy中获得了不少好处，但我仍想向他们介绍一些年长且非常实用的Python库。
妄心xyx·2023-10-28 11:10

R语言入门难、学不会？这本R语言编程指南解救你

新书速递导读：尽管R语言有很多令人沮丧的奇怪之处，但是R从本质上来说是一款十分适合数据科学的优雅而美丽的语言。1为什么选择R语言如果刚刚接触R语言，你可能会问这门奇怪的语言有什么值得学习的。
hzbooks·2023-10-28 11:37

【用R做一个非均匀骰子】——《R语言入门与实践》读书笔记：第一、二章

个人简介作者简介：大家好，我是小白鹰，专注与医学相关的数据科学、机器学习和人工智能。
看星星的小白·2023-10-28 11:05

第二期-02组-8/9-阿静教练-曦石

片段来源：《请停止无效努力》【R-原文片段】商业环境中，讲故事要注意什么虽然商业故事跟小说故事的方法类似，但似乎是有差异的，商业故事的差异点主要在于以下四个方面：第一，渴望通带是对方认同的。
曦石·2023-10-28 10:34

Python 中的后台进程

Python中的后台进程在自动化和数据科学的世界中，我们已经进步到这样的水平，我们可以轻松地自动化我们的日常任务，并且它们可以在后端处理，甚至不需要更新我们（除非我们对其进行编程来更新我们）。
迹忆客·2023-10-28 08:45

Numpy、Pandas、Matplotlib学习（更新ing...）

数据科学一、Numpy二、Pandas三、Matplotlib参考链接一、Numpy在numpy中以np.nan表示缺失值，它是一个浮点数。
qq742234984·2023-10-28 07:16

程序员的数据分析之路：为什么数据分析技能对你至关重要

当谈到数据分析技能，很多人可能首先会想到数据科学家或分析师这些专业职位。然而，如今数据分析已经不再局限于这些专业领域，而是渗透到各个职能岗位中。
lgbisha·2023-10-28 03:26

【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享（mark 专业的数据建模过程）

简介Kaggle于2010年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。
Garvin Li·2023-10-28 02:10

[译]如何开启你的机器学习工程师的职业之路？---吴恩达

其他类似的在线课程也会有帮助;例如，约翰·霍普金斯大学的数据科学专业。参加Kaggle或其他在线机器学习比赛也帮助人
everfight·2023-10-28 02:02

新书推荐 |《R数据科学实战：工具详解与案例分析》

新书推荐《R数据科学实战：工具详解与案例分析》长按二维码了解及购买资深R语言技术专家和数据科学工程师撰写，多位专家推荐。
hzbooks·2023-10-27 22:50

10 个 Python 自动探索性数据分析神库！

探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。
编程小饴·2023-10-27 20:27
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