R-数据科学

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5密度估计用法示例1.2异常检测1.2.1显示异常值示例1示例2示例31.2.2计算异常值示例1（用name函数创建异常）示例2（DMwR中的lofactor函数）1.3关联规则（购物篮分析）
小胡涂记·2024-01-27 07:50

看书标记【数据科学：R语言实战 2】

2.1.2arulesNBMiner用法为频繁集挖掘Agrawal数据2.1.3Apriori用法评估购物篮中的关联2.1.4用TraMineR确定序列用法确定训练和职业中的序列2.1.5序列相似点用法示例【数据科学
小胡涂记·2024-01-27 07:39

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

来源：人工智能头条（AI科技大本营兄弟号，公众号ID：AI_Thinker）【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。
城市中迷途小书童·2024-01-27 06:36

高效数组处理的Numpy入门总结

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。
河南-殷志强·2024-01-27 02:58

【数据科学实用因果推断】1.1 潜在结果

1.1潜在结果PotentialOutcome因果推断的一个重要基本认识是：针对某一个对象/单元，我们总是只能观测到其接受干预或不接受干预两种情况之一。由此我们引入Rubin的潜在结果框架（potentialoutcome）作为因果推断的数学语言。所谓潜在结果，我们的讨论是基于对象采取或不采取干预时潜在的结果。这也引出了事实（factual）与反事实（counterfactual）的概念，那些真实
Syntax_CD·2024-01-26 21:25

AAAI‘2024时间序列论文汇总！预测、分类、异常检测和因果发现的最新进展

在数据科学领域，时间序列分析一直是研究的热点和难点。随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛，如金融、气象、健康等。因此，对时间序列的研究具有重要的理论和实践意义。
AI热心分享家·2024-01-26 18:03

AAAI‘2024时间序列论文汇总！预测、分类、异常检测和因果发现的最新进展

在数据科学领域，时间序列分析一直是研究的热点和难点。随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛，如金融、气象、健康等。因此，对时间序列的研究具有重要的理论和实践意义。
AI热心分享家·2024-01-26 18:32

特征工程自动化如何为机器学习带来重大变化

随着技术的快速发展，在数据科学领域中，包括库、工具和算法等总会不断地变化的。然而，一直都有这么一个趋势，那就是自动化水平不断地提高。近些年来，在模型的自动化选择和超参数调整方
城市中迷途小书童·2024-01-26 04:17

【基础配置】Python2/Python3并存安装配置教程

它可以应用于多种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试等。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，目前已成为世界上最流行的编程语言之一。
晚风不及你ღ·2024-01-25 23:26

开源元数据管理平台Amundsen安装

Amundsen是一个用于提高数据分析师、数据科学家和工程师在与数据交互时的生产力的数据发现和元数据引擎。
贾斯汀玛尔斯·2024-01-25 16:25

智慧城市的发展过程中，最需要的15个工作岗位

1.机器学习科学家随着城市越来越多地利用物联网，并能够从现有资源中收集更多关于天气、交通等的数据，随后通过第三方应用程序对数据进行挖掘，数据科学家不仅需要从数据中分析和创造更多价值，还需要连接数据孤岛。
人工智能爱好者·2024-01-25 14:24

Python程序员要学些什么？

也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。
长沙一度IT学校·2024-01-25 11:00

易效能时间管理学习转述：三段-【两周】让你凡事提前，生活从容的日历神器

R-重述知识内容日历：用于科学管理1-2周事务的工具核心：提前抓取重要事务并做分解，转为每天的行动1、日历的正确使用方法1）合理计划:日程少明重（少量，明确截止日期的重要事件）2）重要的事件：提前思维，
年龄不小孩子不大·2024-01-25 09:30

瑞吉外卖-第一章节-R-员工登录与退出

1.R-封装结果类@DatapublicclassR{privateIntegercode;//编码：1成功，0和其它数字为失败privateStringmsg;//错误信息privateTdata;//数据-->T泛型类型，表示任意类型privateMapmap=newHashMap();//动态数据//静态方法可以直接通过类名.方法名来调用。publicstaticRsuccess(Tobje
一直向上走·2024-01-25 08:11

LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

无论你是数据科学的小白还是编程高手，只需简单几步，就能实现对未来的洞察。图形直观，一目了然是否对枯燥的数字感到厌倦？这款工具
数学建模学习交流·2024-01-25 07:59

D-Tale：一款实现Pandas GUI高效数据探索分析工具

想必很多人都用过Pandas来处理数据，作为Python数据科学领域的顶级库，Pandas确实有着强大的数据处理能力。特别是结合JupyterNotebook平台，简直可以称作编程里的Excel。
Python数据挖掘·2024-01-24 22:15

D-Tale，实现Pandas GUI高效数据分析

想必很多人都用过Pandas来处理数据，作为Python数据科学领域的顶级库，Pandas确实有着强大的数据处理能力。特别是结合JupyterNotebook平台，简直可以称作编程里的Excel。
Python大数据分析@·2024-01-24 22:13

学习小组Day4笔记--R（陈立）

R数据科学（英文版）1.初识RStudio1.png2.Rstudio-工作目录>getwd()#查看工作目录>setwd(dir="C:/Users/kingjie/Desktop/Rdata")#设置工作目录为桌面的
陈立0522·2024-01-24 21:55

Github上8.5K的star，1行代码交互式可视化分析工具

今天给大家介绍一款数据科学这款工具叫：PyGWalker。为什么叫PyGWalker？
码农说·2024-01-24 19:01

数据分析必备速查表，含：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)，赶快收藏，手慢无

资料包含NumPy:数据科学计算包；Pandas:数据处理包；Matplotlib：数据可视化包；Se
码农说·2024-01-24 18:59

W2-05-作业05

（逻辑）解决问题的四步模型拆解片段来自《创造性思维》P.94【R-阅读原文】乔治·波利亚(Georgepolya)为解决问题提供了一个便于理解与实践的四步模型。首先，明确问题。
a心语心愿·2024-01-24 17:17

python写csv文件 delimiter_从零开始学Python - 第027课：用Python读写CSV文件

因为CSV是纯文本文件，不管是什么操作系统和编程语言都是可以处理纯文本的，而且很多编程语言中都提供了对读写CSV文件的支持，因此CSV格式在数据处理和数据科学中被广泛应用。
weixin_39922769·2024-01-24 17:28

Jupyter Notebook安装使用教程

其应用场景非常广泛，特别适用于数据科学、机器学习和教育领域。它可以用于数据分析、数据可视化、模型开发和实验、编写教程和文档等。
亦世凡华、·2024-01-24 16:47

机器学习工程师在人工智能时代的角色

他们弥合了传统软件工程和数据科学之间的差距，结合编码
安静到无声·2024-01-24 15:19

人工智能是做什么的

人工智能工程师还需要具备良好的编程能力，熟悉Python编程语言以及数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
人工智能技术与咨询·2024-01-24 10:49

【深度学习：集中偏差】减少计算机视觉数据集中偏差的 5 种方法

如何减少计算机视觉数据集中偏差的示例观察并监控带注释样本的类别分布确保数据集代表模型适用的人群明确定义对象分类、标记和注释的流程为标签质量保证建立共识基准定期检查模型的性能尽管计算机视觉领域有无数的创新，但“垃圾进，垃圾出”的概念仍然是数据科学领域内任何事物的关键原则
jcfszxc·2024-01-24 10:18

第四部分第十二章：序列和时间序列

第四部分第序列，时间序列和预测时间序列数据科学中最常用的技术之一，它具有广泛的应用—天气预报、销售预测、趋势分析等。本部分主要介绍时间序列的生成，并主要使用RNN、双向LSTM对时间序列进行预测。
清☆茶·2024-01-24 08:30

高清图解：神经网络、机器学习、数据科学一网打尽

今天，新智元要为大家推荐一个超实用、颜值超高的神经网络+机器学习+数据科学和Python的完全图解，文末附有高清PDF版链接，支持下载、打印
城市中迷途小书童·2024-01-24 05:32

【GitHub项目推荐--微软开源的课程（Web开发课程/机器学习课程/物联网课程/数据科学课程）】【转载】

微软在GitHub开源了四大课程，面向计算机专业或者入门编程的同学。分别是Web开发课程、机器学习课程、物联网课程和数据分析课程。四大课程在GitHub上共斩获90K的Star，每一课程包含20多小节，完成课程大约需要12周。每小节除了视频讲解，还都包括课前和课后的测试、完成课程的书面说明、作业和答案等。01Web开发课程Web开发课程由Microsoft的AzureCloudAdvocates提
旅之灵夫·2024-01-24 01:34

Windows安装Anaconda教程

全称：Anaconda发音：安尼康达含义：蟒蛇Anaconda是一个开源Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化
PerCheung·2024-01-23 11:47

C语言小案例_微信小程序开发（教学大纲） | 附视频

《微信小程序开发》教学大纲01.课程说明课程名称微信小程序开发学时45适用对象电子信息类、通信工程、计算机科学与技术、软件工程专业、物联网工程、数据科学与大数据技术、信息安全、网络工程和电子商务等专业先修课程
weixin_39640845·2024-01-23 04:14

Databend x HuggingFace，海量数据，随心分析

Databend研发工程师实习生ApacheOpenDAL(Incubating)Committerhttps://github.com/PsiACEHuggingFace是目前全球最流行的AI社区，推动数据科学家和企业在模型
Databend·2024-01-23 03:32

Pandas--简介(1)

Pandas是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。Pandas主要引入了两种新的数据结构：DataFrame和Ser
普通研究者·2024-01-23 01:59

通俗易懂解释python和anaconda和pytorch以及pycharm之间的关系

这个工具箱里包括了Python语言，但还有其他许多数据科学和机器学习相关的工具和库，比如NumPy、Pandas、Matpl
qq_45091396·2024-01-23 00:29

【Xiao.Lei】- 如何系统地自学 Python：从初学者到高级开发者的完整指南

引言Python作为一门强大而灵活的编程语言，在现代软件开发、数据科学、人工智能等领域中广受欢迎。对于IT从业者来说，系统地学习Python不仅可以提升技能，还能拓宽职业发展道路。
Xiao.Lei·2024-01-22 18:54

IT十大高薪行业，现在转行还来得及吗

2、数据科学家主要通过采集大量的数据，进行分析、预测，并把握未来进行市场化的决策。
ancen_73bd·2024-01-22 12:16

翻译: Anaconda 与 miniconda的区别

Anaconda和miniconda是广泛用于数据科学的软件发行版，用于简化包管理和部署。
AI架构师易筋·2024-01-22 11:39

数据挖掘1-走进数据科学

1.概述DRIP：DataRich，InformationPoor（现状）DRIP指的是现实生活中普遍存在的“数据充沛而信息不足”的问题，原因在于对原始数据没有进行必要的处理和分析，没有发挥出其应有的价值。学科知识数据是定量或定性的属性值类型：连续型，离散型，二进制；物理，逻辑结构；问题：数据类型转化；错误与变体corruption大数据的定义为3V,即容量大，速度快，类型多扩展：5VBigdat
九桢·2024-01-22 11:36

网络中的接近中心性：Neo4j中的Closeness Centrality算法

在图数据科学中，接近中心性可以帮助我们识别那些在网络中具有快速信息传播能力的节点。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:28

图数据中的社区发现：Neo4j中的Connected Edge Labeling Framework（CELF）

在图数据科学中，CELF算法可以帮助我们理解网络的结构，发现其中的社区结构。本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现CELF算法，并探讨其在社交网络分析、知识图谱构建和网络安全评估等领域的应用。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:28

揭秘网络影响力：Neo4j中的PageRank算法应用

在图数据科学中，PageRank算法可以帮助我们识别网络中的关键节点。本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现PageRank算法，并探讨其在社交网络分析、搜索引擎优化和网络安全评估等领域的应用。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:58

网络中的权威与中心性：Neo4j中的HITS算法

在图数据科学中，HITS算法可以帮助我们理解网络中的信息流动和权威结构。本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现HITS算法，并探讨其在搜索引擎优化、学术研究和在线社区分析等领域的应用。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:53

网络中的权威度量：Neo4j中的Eigenvector Centrality算法

在图数据科学中，EigenvectorCentrality可以帮助我们识别网络中的关键权威节点。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:23

在太原牵引力教育Python培训要学习多长时间才可以掌握呢？

相信有了解的人都知道，Python目前是首选的AI语言，在数据科学和AI中占据主导地位，而且随着互联网的发展，Python的应用越来越广泛，学习Python的人也越来越多，主要是因为Python门槛低，
听风者1028·2024-01-22 09:16

数据的获取——爬虫

在数据科学领域阶段，很多人往往将焦点着眼于数据的处理和分析，殊不知数据本身才是最大的价值，无论是看上去再无用的数据，往往都蕴含着量变引起质变的魅力，而如今是“大数据”的时代，互联网每天产生约33ZB（2018
ZzzZBbbB·2024-01-22 06:18

Anaconda超详细教程2023/7/10(windows)

介绍Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。
caseyfh·2024-01-22 01:23

数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

8.9自定义图例原文：CustomizingPlotLegends译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录
布客飞龙·2024-01-21 19:54

Mastering Data Analysis with R-笔记

导入数据大数据集的导入以及处理一些特殊的文件类型。setwd('D:\\Rdata\\Books学R语言\\R语言数据分析美盖尔盖伊')library(hflights)write.csv(hflights,'hflights.csv',row.names=FALSE)str(hflights)导入使用system.time测试导入文件的时间system.time(read.csv('hfligh
茶苯海·2024-01-21 16:57

做据科学必备神器，安装2024年最新版JupyterLab Desktop桌面版，体验感很香

《码农说》公众号的第12篇文章我们分享一款：数据科学神器，JupyterLabDesktop桌面版。很多同学都安装过网页版，其实官方也出了一个桌面版的。
码农说·2024-01-21 16:58

python实操之网络爬虫介绍

它包括了根据url获取HTML数据、解析HTML，获取目标信息、存储数据几个步骤；过程中可能会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。
有莘不破呀·2024-01-21 14:20
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