R-数据科学第26页

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

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

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》

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

AI时代中小企业算力需求爆发，惠普发布新品战99 Monster满血高算工作站

作为本届DEMOCHINA独家战略合作伙伴，惠普在大会上正式发布战家族新品战99Monster满血高算工作站，满足AI时代中小企业对于算力的爆发式需求，带来澎湃性能和稳定可靠的高算力表现，助力中小企业在数据科学

CSDN云计算·2023-10-27 20:47

【金猿产品展】ModelWhale——高效好用的数据科学云端协作工具

大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业ModelWhale是和鲸科技自主研发的一款数据科学云端协作工具，为数据工作者提供了即开即用的云端分析环境，用户可以高效地完成数据管理、编程分析、模型训练、模型管理

数据猿·2023-10-27 19:27

项目全生命周期管理、资产成果沉淀展示、算力资源灵活调度丨ModelWhale 云端协同创新平台全面赋能数据驱动科研工作

本文将从此类问题出发，为各领域研究团队介绍ModelWhale云端数据科学协同平台，以其不同的产品服务价值在不同层面上提供系列解决方案，期待为由数据驱动的科学研究提供助力。目录数据驱动

ModelWhale·2023-10-27 19:26

Canvas 低代码拖拽建模，支持离线任务｜ModelWhale 版本更新

ModelWhale是和鲸科技旗下的数据科学协同云平台。

ModelWhale·2023-10-27 19:25

数据驱动性能体验优化

本专题共10篇内容，包含淘宝APP基础链路过去一年在用户体验数据科学领域（包括商详、物流、性能、消息、客服、旅程等）一些探索和实践经验。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-10-27 18:26

Apache Calcite 为什么能这么流行

有MySQL、Oracle之类使用SQL作为交互语言的数据库然后有JDBC、ODBC之类和各种数据库交互的标准接口有大量数据科学家和数据分析师等不太会编程语

CarloPan·2023-10-27 16:08

给初学者的 Jupyter Notebook 教程

JupyterNotebook是一个非常强大的工具，常用于交互式地开发和展示数据科学项目。它将代码和它的输出集成到一个文档中，并且结合了可视的叙述性文本、数学方程和其他丰富的媒体。

滚滚_d10d·2023-10-27 16:07

和鲸赞助丨第16届中国R会议暨2023 X-AGI大会通知

第16届中国R会议暨2023X-AGI大会将于11月25-30日在中国人民大学召开，探讨数据科学和人工智能的相关进展，本次会议将采用线上会议和线下会议相结合的方式举办。

ModelWhale·2023-10-27 16:55

使用R和curl库编写一段爬虫代码

在数据科学、人工智能和机器学习等领域，网络爬虫被广泛用于数据收集和分析。R语言作为一种强大的统计计算和图形展示工具，结合curl库，可以方便地实现网络爬虫的功能。本文将深入探讨使用R和curl库编写

小小卡拉眯·2023-10-27 15:02

Python的无限魅力：探索其广泛应用领域

Python的无限魅力：探索其广泛应用领域前言第一：Python的多领域应用第二：Python在数据科学中的作用第三：python的web开发能力第四：Python在自动化和任务自动化中的应用第五：科学计算和数值分析第六

一只牛博·2023-10-27 14:52

回顾 | MSLearn 开学季：AI 进阶系列 - PromptFlow 做一个教育行业的 Copilot

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·2023-10-27 09:16

ChatGPT 与 Python Echarts 完成热力图实例

这对于很多人来说，尤其是那些没有深入统计学或数据科学知识的人来说，这是非常有帮助的。揭示模式和趋势：热力图能够清晰地显示数据中的模式、趋势和异常情况。

阿里数据专家·2023-10-27 07:16

数据结构两个月学完_这是我作为数据科学家两年来所学到的

自从我开始数据科学之旅以来已经有两年了。男孩，那可真是坐过山车！Thereweremanyhighsandlows,andofcourse,countlesscupsofcoffeeandsleep

weixin_26746401·2023-10-27 07:38

无监督学习-K-means

一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监

靓仔写sql·2023-10-27 04:29

王道p40 5.将带头结点的单链表就地逆置，所谓“就地”是指辅助空间复杂度为O（1）

=NULL){p=p->next;r->next=(*L)->nex

认真敲代码的小火龙·2023-10-27 03:04

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