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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)科學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶、傳感器和其他來源收集的數(shù)據(jù)。
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NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包 ：用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級(jí)SDK
對(duì)于設(shè)計(jì)和集成智能視頻分析（IVA）端應(yīng)用程序（如停車管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問控制等）的開發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供...
2018-12-07 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)遷移學(xué)習(xí) 3311 0
如何從頭開始進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目
一旦開始獲取數(shù)據(jù)，非常重要的一點(diǎn)是及早查看數(shù)據(jù)，以便盡早找出可能存在的問題。例如，爬取程序可能漏掉了一些重要的字段，保存程序至文件時(shí)，如果使用逗號(hào)作為分...
2018-12-05 標(biāo)簽：可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2760 0
如何在Python中劃分訓(xùn)練/測(cè)試集并進(jìn)行交叉驗(yàn)證
模型過擬合意味著我們把模型“訓(xùn)練得太好了”，通過一遍又一遍的訓(xùn)練，它已經(jīng)把訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征都“死記硬背”了下來。這在模型過于復(fù)雜（和觀察樣本數(shù)相比，模型設(shè)...
2018-11-26 標(biāo)簽：Python數(shù)據(jù)科學(xué) 1.1萬(wàn) 0
使用git管理數(shù)據(jù)科學(xué)試驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)
最重要的是除外敏感信息，比如密碼和API密鑰。如果你早早地提交了包含敏感信息的文件，那么它很快就會(huì)變成一場(chǎng)噩夢(mèng)。從當(dāng)前快照刪除文件無(wú)濟(jì)于事——你需要從所...
2018-11-24 標(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)科學(xué) 1841 0
Kaggle利于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域新手學(xué)習(xí)的幾點(diǎn)特征，并帶你學(xué)習(xí)ML相關(guān)知識(shí)
它們只是Kaggle的Jupyter筆記本版本，反過來，它只是一種非常有效和酷炫的共享代碼方式，以及大量的可視化，輸出和解釋。“內(nèi)核”選項(xiàng)卡將您帶到一個(gè)...
2018-11-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2733 0
集合論：現(xiàn)代數(shù)學(xué)的共同基礎(chǔ)
先說說分析(Analysis)吧，它是從微積分(Caculus)發(fā)展起來的——這也是有些微積分教材名字叫“數(shù)學(xué)分析”的原因。不過，分析的范疇遠(yuǎn)不只是這些...
2018-11-16 標(biāo)簽：微積分數(shù)據(jù)科學(xué) 5378 0
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的四種編程語(yǔ)言推薦相應(yīng)的IDE
PyCharm包括很多工具，集成的調(diào)試器和測(cè)試運(yùn)行器，性能調(diào)試工具，內(nèi)置終端，集成主要版本控制系統(tǒng)（包括Git、SVN、Mercurial），遠(yuǎn)程開發(fā)（...
2018-11-14 標(biāo)簽：編程語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4346 0
開源工具就是你數(shù)據(jù)科學(xué)入門時(shí)所需的全部?jī)?nèi)容
如你所見，它返回一個(gè)列表，每個(gè)數(shù)字預(yù)測(cè)訓(xùn)練集中每個(gè)記錄的武器。我們之所以看到的是數(shù)字而不是武器名稱，是因?yàn)榇蠖鄶?shù)分類算法都是用數(shù)字優(yōu)化的。對(duì)于分類數(shù)據(jù)，...
2018-11-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python數(shù)據(jù)科學(xué) 1681 0
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，真正的“全科專家”屈指可數(shù)
當(dāng)我還在大學(xué)讀書的時(shí)候，我寫了一篇關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)和建筑能源審計(jì)的長(zhǎng)論文，這是我第一個(gè)真正意義上的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。從那時(shí)起，我就有開始意無(wú)意地糾正自己的一些編...
2018-11-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 1944 0
AdaBoost效果不錯(cuò)，但為何這一算法如此成功卻缺乏解釋，這正是一些疑惑產(chǎn)生的源頭。有些人認(rèn)為AdaBoost是一個(gè)超級(jí)算法，一枚銀彈，但另一些人顧慮...
2018-11-08 標(biāo)簽：梯度機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2.5萬(wàn) 0
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要知道的5個(gè)基本統(tǒng)計(jì)概念，如何才能最有效地應(yīng)用它們
中間的那條線是數(shù)據(jù)的中位數(shù)。由于中位數(shù)對(duì)離群值的魯棒性更強(qiáng)，因此中位數(shù)比平均值用得更多。第一個(gè)四分位數(shù)本質(zhì)上是第25百分位數(shù)，表示數(shù)據(jù)中25%的點(diǎn)低于這...
2018-11-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 2483 0
數(shù)據(jù)科學(xué)的完整流程幾個(gè)組成部分
第二個(gè)輸出的問題就更大了，因?yàn)閿?shù)據(jù)框記錄數(shù)據(jù)的方式存在著問題。JupyterLab有一個(gè)內(nèi)建的終端，所以我們可以打開終端并使用bash命令head來查看...
2018-10-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)科學(xué) 1.1萬(wàn) 0
假設(shè)不懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)，如何解決問題?
常識(shí)告訴你，應(yīng)該選擇那些最忠誠(chéng)的顧客，畢竟，他們是最可能對(duì)郵件感興趣的人。（不過，其實(shí)這個(gè)問題也可以從增量建模（Uplift Modeling）的角度考...
2018-10-10 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2033 0
分享進(jìn)行真實(shí)世界數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
我將在這篇文章中討論一些開發(fā)維護(hù)高效、可持續(xù)的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的指導(dǎo)意見。這篇指南基于我在自己的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中得到的教訓(xùn)，還結(jié)合了我看到的其他人進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)...
2018-10-08 標(biāo)簽：算法數(shù)據(jù)科學(xué) 2806 0
總體而言，PyTorch是第三流行的框架，也是第二流行的獨(dú)立框架。它比TensorFlow要年輕，流行度的增速十分迅猛。它也支持TensorFlow尚不...
2018-09-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 3025 0
Feedly推薦系統(tǒng)背后使用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
我們同樣根據(jù)向量的性質(zhì)檢測(cè)這些重復(fù)主題。在我們的例子中，“Tech”向量的分量[50000, 30000, 5, 2]和“Technology”的[12...
2018-09-25 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2445 0
該文章介紹了如何通過類型注解在 Python 中使用 macro 宏，該靈感來自于作者以往使用 Rust 的體驗(yàn)。引入宏系統(tǒng)可為我們提供便捷的調(diào)用方式，...
2018-09-16 標(biāo)簽：Python計(jì)算機(jī)圖像數(shù)據(jù)科學(xué) 8848 0
如何完成從Pandas到Scikit-Learn這一令人興奮的工作流
Housing Prices: Advanced Regression Techniques 是 Kaggle 的入門級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽之一。該競(jìng)賽目標(biāo)是基...
2018-09-16 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 3252 0
這條公理表示為如果兩事件互斥（即兩事件不可能同時(shí)發(fā)生），那么這兩個(gè)事件其中有一個(gè)發(fā)生的概率等于各個(gè)事件發(fā)生的（邊緣）概率之和。我早說過了，這讓人疑惑。讓...
2018-09-24 標(biāo)簽：概率論數(shù)據(jù)科學(xué) 8285 0
對(duì)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的基本限制和目標(biāo)進(jìn)行深刻而簡(jiǎn)潔的描述
這個(gè)公式實(shí)際上告訴你，在看到數(shù)據(jù)/證據(jù)（可能性）之后更新你的信念（先驗(yàn)概率），并將更新后的信念程度賦予后驗(yàn)概率。你可以從一個(gè)信念開始，但每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)要么加...
2018-09-24 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 1868 0
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