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人工智能革命:超级智能之路(上)
这篇文章翻译于Tim Urban大神的 The AI Revolution 的系列文章 下面让我们一起领略一下Tim Urban大神理解的人工智能革命是怎样的吧 文章目录 遥远的未来 即将到来 超级智能之路 人工智能 我们目前在哪里 一个在
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【速度收藏】20个常用的Python技巧,太赞啦
Python的可读性和简单性是其广受欢迎的两大原因 本文介绍20个常用的Python技巧来提高代码的可读性 并能帮助你节省大量时间 下面的技巧将在你的日常编码练习中非常实用 1 字符串反转 使用Python切片反转字符串 Reversing
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白手起家学习数据科学 ——梯度下降法之“优化步长和随机梯度下降篇”(六)
选择正确的步长 Choosing the Right Step Size 虽然针对梯度移动的基本原理是清楚的 但是移动多少是不清楚的 的确 选择一个合适的步长是一门艺术 流行的选择包括 使用固定的步长 随时间逐步缩小步长 在每次迭代 选择最
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随机梯度下降法
优化步长
干预分析模型- China GDP
干预分析模型 GDP预测 加载pandas matplotlib等包 处理时间序列 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib pylab as plt matplotl
数据科学入门到精通
数据科学
【数据异常校验】肖维勒准则(Chauvenet Criterion)处理异常数据
介绍 在统计理论中 肖维勒准则 以William Chauvenet命名 是评估一组实验数据 一组异常值 是否可能是虚假的一种手段 肖维勒准则背后的想法是找到一个以正态分布的均值为中心的概率带 它应该合理地包含数据集的所有n个样本 通过这样
Big Data Analysis
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肖维勒准则
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处理数据异常
使用NLP预测电影类型 - 多标签分类
Introduction 上周 我对这篇关于构建多标签图像分类模型的精彩文章很感兴趣 我的数据科学家开始探索将这个想法转化为自然语言处理 NLP 问题的可能性 那篇文章展示了计算机视觉技术来预测电影的类型 所以我必须找到一种方法将该问题陈述
数据科学
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Python统计模型探索性数据分析(EDA)系统(单变量-双变量-相关性-缺失值)
单变量分析 单变量分析旨在更深入地了解单个列 它创建该列的各种统计数据和可视化 例如 要深入了解 特征 year built 要计算year built 的最小值 最大值 不同计数 中值 方差 并创建一个箱线图来检查异常值 一个正常的 Q
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数据科学
数据分析
Wolfram Mathematica 动手实践
特点 Mathematica 的介绍 目标是提供介绍 Mathematica 广度的实践经验 重点是易用性 内容 完整概述 基础知识 Mathematica 中的示例项目 输入和输出 文字处理和排版 幻灯片演示 Wolfram 语言基础 使
数据科学
Wolfram
对比分析:SFrame,Hdp2与skflow,谁更好呢?
数据科学必备少不了一些框架和库 今天我们大圣众包小编为大家对比分析下SFrame Hdp2与skflow 看看这三个哪个更好呢 1 SFrame 这家公司最初的名字叫graphlab 后来改名为dato 最近又进行了一次改名 叫turi了
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时间序列分析-电视广告呼入次数预测
案例 电视广告呼入次数预测 import pandas as pd import numpy as np np random seed 1206 import matplotlib pyplot as plt matplotlib inli
数据科学入门到精通
数据科学
Python入门教程完整版(懂中文就能学会)
今天给大家带来了干货 Python入门教程完整版 完整版啊 完整版 言归正传 小编该给大家介绍一下这套教程了 希望每个小伙伴都沉迷学习 无法自拔 本套教程学习时间15天 1 3天内容 为Linux基础命令 4 13天内容 为Python基础
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开发语言
R语言编程 R语言作业
一 40 分 请使用 nycflight13 回答以下问题 1 请用 flights 表单找出出发时间没有延误 但是到达时间的所有航班 2 在 1 数据的基础上计算到达每个目的地的航班数量 平均飞行距离和平 均到达延误时间 3 在 2 的基
R语言
R语言作业
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【数据科学】肯德尔等级相关系数( Kendall's tau coefficient )
在统计学中 Kendall等级相关系数 通常称为Kendall的tau系数 在希腊字母 之后 是用于测量两个测量量之间的序数关联的统计量 甲tau蛋白测试是一种非参数假设检验用于基于所述tau蛋白系数统计依赖性 它是衡量等级相关 数据的排序
Big Data Analysis
数据科学
肯德尔相关系数
Kendall's tau coefficient
数据分析
时间序列分析教程(二):移动平均与指数平滑
之前介绍了时间序列的基本概念和性质 现在就正式介绍一些处理时间序列的模型方法 第一个是移动平均法 移动平均法很简单 就是用最近的数据预测未来短时间内的数据 有简单移动平均法 真的很简单 就是用最近的一组数据 去平均 作为下一时刻的预测 S
数据科学
时间序列
移动平均
指数平滑
Python和OpenCV视觉图像处理
特点 OpenCV 3 是用于计算机视觉 机器学习和图像处理的原生跨平台库 OpenCV 方便的高级 API 隐藏了非常强大的内部结构 旨在提高计算效率 可以利用多核和 GPU 处理 学习如何通过操作像素来处理图像并使用直方图分析图像 展示
数据科学
opencv
python
Neo4j 快速入门
Neo4j 快速入门 neo4j 官方文档 https neo4j com docs neo4j 中文社区 http neo4j com cn neo4j 开发者页面 https neo4j com developer Neo4j安装 a
数据科学
neo4j
Anaconda_Python视觉项目TensorFlow_scikit-learn和OpenCV及其Raspberry Pi雾计算
设置 Anaconda 环境 介绍和安装 Python 和 Anaconda 安装库 探索Jupyter Notebook TensorFlow创建图像字幕 图像字幕 字幕模型 Jupyter执行模型 训练模型 OpenCV 读取车牌 读取
数据科学
tensorflow
python
opencv
【Pycharm教程】推荐一些 PyCharm 中常用的插件
工欲善其事 必先利其器 PyCharm 上面的插件是非常实用的 能够巧妙的使用插件对于我们的开发功能的帮助非常大 下面我为大家推荐一些不错的插件 1 Key Promoter X 快捷键 用来提示快捷键的插件 帮助我们尽可能的摆脱鼠标操作
python
pycharm
数据科学
IDE
数据科学编程技能
特点 使用数据科学技术 您可以将原始数据转化为可操作的见解 适用于从城市规划到精准医学的各个领域 数据科学编程技能汇集了您入门所需的所有基础技能 即使您没有编程或数据科学经验 指导安装和配置解决专业级数据科学问题所需的工具 包括广泛使用的
数据科学
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D3交互式可视化Python自然语言工具包命名实体识别
命名实体识别 NER 可能是信息提取的第一步 旨在将文本中的命名实体定位和分类为预定义的类别 例如人名 组织 位置 时间表达 数量 货币价值 百分比 等 NER 在自然语言处理 NLP 的许多领域都有使用 它可以帮助回答许多现实世界的问题
数据科学
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自然语言处理
spacy
命名实体识别
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