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学习算法
如何使用 Python 开始建立你的数据分析项目
现在有很多博文对复杂的机器学习算法和前沿的技术进行了展示,而这也促使数据科学家们慢慢变成了“社交控”( FOMO )。但数据分析的基本内容究竟是什么样的?你应当怎样安排项目结构?你需要使用什么样的工具?等等诸如此类的问题却鲜有人问津。本文将会对如何建立项目提供一些启发思路,以帮助你快速达到 在数据科学领域能有所产出 的境界。
日期:今 08:19 作者:
20个常见的Java错误以及规避方法
  本文介绍了20个常见的Java编译器错误,每种错误都包含了代码片段、问题说明,并给出了相关的链接来帮助你快速地理解并解决这些问题。以下是译文。
日期:昨 19:18 作者:
遇见大数据可视化:来做一个数据可视化报表

上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础,将数据进行设计可视化后,可以让我们有一种全新的方式去认识数据,改变对数据的呈现和思考方式。那现在就让我们开始做一份数据的可视化图表,一步步的来看下我们如何获取数据,以及如何进行可视化的展示。

日期:06月19日 作者:
Twitter数据挖掘:如何使用Python分析大数据

大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

日期:06月19日 作者:
遇见大数据可视化: 未来已来,变革中的数据可视化

  今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史、政治、科学、经济、商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如Tableau,QlikView和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据...
日期:06月16日 作者:
现代开发人员必备的十款工具
几年前,作为一名开发人员,你需要的就是编辑器、编译器,以及某种版本控制系统。(可悲的是,许多开发人员目前仍然不能正确地使用版本控制系统)
日期:06月16日 作者:
生化机器人理专?摩根士丹利以算法加持人类员工
【Technews科技新报】在许多科幻电影里头,人型的生化机器人在各种不同任务中,利用机器广泛搜索与储存资讯的能力,担任人类的助理与顾问。在现实生活中,摩根士丹利(Morgan Stanley)正在计划结合人类理财专员,辅以人工智能理财顾问,成为某种意义上的生化机器人。
日期:06月16日 作者:
KDnuggets调查|数据科学家最常用的10种算法
最新的KDnuggets调查统计了数据科学家们实际工作中最常使用的算法,在大多数学术和产业界,都有惊人发现哦!
日期:06月16日 作者:
想随意在评论区“撒野”,《纽约时报》联合谷歌开发的 AI 算法可不答应
雷锋网 (公众号:雷锋网) 按: 网络媒体的的一大特色就是有评论区,供读者直接对文章、视频发表自己的看法,但灌水、骂战、恶毒言论也让媒体头疼不已,于是有些媒体选择将评论区关闭。例如纽约时报的网站就只有 10% 的文章开放评论,但这种做法也让很多理性的读者失去了发表看法的平台,于是《时报》和谷歌合作,利用后者的算法开发了评论区恶毒言论过滤器,借此希望未来能...
日期:06月16日 作者:
SAS首席科学家:如何选择机器学习算法?
雷锋网 (公众号:雷锋网) 按:本文节选自 SAS 首席科学家李惠(Hui Li) 的博文,阅读全文请点此(英文)。雷锋网林立宏、张东红编译。
日期:06月16日 作者:
用 Go 语言理解 Tensorflow
用 Go 语言理解 Tensorflow
Tensorflow 并不是一个严格意义上的机器学习库,它是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心功能由 C++ 实现,通过封装,能在各种不同的语言下运行。它的 Golang 版和 Python 版不同,Golang 版 Tensorflow 不仅能让你通过 Go 语言使用 Tensorflow,还能让你理解 Tensorflow 的底层实现。 封装
根据官方说明,Tensorflow 开发者发...
日期:06月15日 作者:
观点 | 属于动态图的未来:横向对比PyTorch与Keras
PyTorch 对机器学习领域的影响正在不断扩大,人们在使用中也在不断将其和其他机器学习框架进行对比。最近,Marc Schmidt 在 Reddit 上撰文对 Keras 和 PyTorch 进行了全面的对比。作者认为,PyTorch 在版本管理和调试等方面具有很大优势。
日期:06月14日 作者:
更简单、更快捷:探讨深度学习的未来发展步伐
【51CTO.com快译】机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
日期:06月12日 作者:
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之六)
“损失函数减肥用,神经网络调权重”
  在上一讲中,由于感知机不能解决“异或”问题,明斯基并无恶意却把AI冷藏了二十载。但是 解决“异或”问题,其实就是能否解决非线性可分问题。如何来解决这个问题呢???
  简单总结,其就是用更加复杂网络(利用多层前馈网络—— 经典的全连接前馈神经网络与BP)。接下...
日期:06月12日 作者:
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之五)

  我们知道,《三字经》里开篇第一句就是:“人之初,性本善”。那么对于神经网络来说,这句话就要改为:“网之初,感知机”。感知机( Perceptrons ),基本上来说,是一切神经网络学习的起点。
  
日期:06月12日 作者:
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