如何構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)項目才能更高效？

業(yè)界對數(shù)據(jù)科學(xué)這一概念難以達(dá)成一致有很多原因，其中一點就是，現(xiàn)在大范圍內(nèi)的崗位都可能涉及數(shù)據(jù)科學(xué)，并且這些崗位的職責(zé)都不盡相同。

2018-09-06 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2542 0

為什么特征工程如此重要？把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖像

如上圖所示，目標(biāo)變量明顯泄漏到了f190486列中。事實上，我沒有用任何機(jī)器學(xué)習(xí)就得到了0.57分，這在排行榜上是個高分。在競賽截止日期前二十天左右，主...

2018-09-05 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 5674 0

數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。

很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值，但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集，得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman，在他的博客...

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 3940 0

John Sullivan給你的5項技能建議,實踐是進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)世界的最佳方式

數(shù)據(jù)科學(xué)的另一個重要技能是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）。當(dāng)有人扔給你一份數(shù)據(jù)時，你對這份數(shù)據(jù)完全陌生，又沒有足夠的業(yè)務(wù)背景，會不會感覺無從下手？如果你什么都...

2018-07-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)科學(xué) 2124 0

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費(fèi)在線電子書和書的詳細(xì)介紹

本書介紹了在Python中處理數(shù)據(jù)所必需的核心庫：特別是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相關(guān)軟...

2018-07-01 標(biāo)簽：貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)Python 6986 0

談?wù)勊膫€無法從學(xué)?；蚋鞣N線上平臺學(xué)習(xí)到的機(jī)器學(xué)習(xí)技巧

機(jī)器學(xué)習(xí)教育過程中通常傾向于深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，教導(dǎo)我們從技術(shù)層面上理解他們的運(yùn)作方式。一旦你的模型被完全訓(xùn)練，將用某些數(shù)據(jù)集來標(biāo)記模型的有效性。一旦...

2018-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4175 0

2018年為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中豐富的Python庫集合

SpaCy 是一個具有優(yōu)秀示例、API 文檔和演示應(yīng)用程序的自然語言處理庫。這個庫是用 Cython 語言編寫的，Cython 是 Python 的 C...

2018-06-24 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué) 3771 0

數(shù)據(jù)處理中最強(qiáng)有力也最流行的工具之一：Pandas！

Pandas 是一個低學(xué)習(xí)成本高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。拋開大熊貓憨態(tài)可掬的樣子不說，「Pandas」這個名字來源于術(shù)語「panel data」，...

2018-06-20 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué) 4339 0

為什么Jupyter Notebook會比其他工具更受歡迎？

“有什么好用的IDE/環(huán)境/工具？”是他們提出的最常見的問題之一。這確實也是個不怎么好回答的問題，因為它沒有具體選項。IDE、Sublime Text、...

2018-05-31 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 7.4萬 0

對于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者 應(yīng)該掌握的七種回歸分析方法

對于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預(yù)測模型時接觸的第一/第二種方法。由于這兩種算法適用性極廣，有些人甚...

2018-04-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4584 0

解釋數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這3者之間的差異和區(qū)別

誠然，這些領(lǐng)域確實有很多重疊，再加上媒體連續(xù)不斷的捆綁營銷炒作，人們很容易把它們誤解為同一種東西。但事實上，數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能這三個概念是不可...

2018-01-12 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 6705 0