机器学习的数据准备：为什么它如此重要，我们应该怎么做？

2019-12-09

编码是成功的业务模型的前提。 虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部分，但这是什么基础呢？ 从自动驾驶汽车等基于AI的大规模技术革命到构建非常简单的算法，您都需要正确格式的数据。实际上 ...

机器学习之深度学习的未来

2019-12-09

作者 | Francois Chollet 编译 | CDA数据分析师 The future of deep learning 鉴于我们对深网的工作原理，局限性以及研究现状的了解，我们能否预测中期的发展方向？这是一些纯粹的个 ...

如何深入浅出理解数据仓库建模？

2019-12-03

作者 | 傅一平 来源 | 与数据同行 今天跟着我来学学数据仓库的基础知识，希望你结合案例可以把它吃透。 一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)

2019-12-03

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵，得到结果向量 ...

22道机器学习常见面试题目汇总！(附详细答案)

2019-12-03

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

一篇适合新手的深度学习综述

2019-11-28

作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 来源 | 机器之心 摘要 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机 ...

机器学习工程师第一年的 12 点体会

2019-11-26

作者 | 人工智能大数据与深度学习 来源 | Datawhale 机器学习和数据科学都是广义上的术语，它们涉及超级多的领域以及知识，一位数据科学家所做的事情可能与另一位有很大的不同，机器学习工程 ...

Python数据清洗(二)：缺失值识别与处理

2019-11-25

前言 缺失值的识别 需要说明的是，判断数据是否为缺失值NaN，可以使用isnull“方法”，它会返回与原数据行列数相同的矩阵，并且矩阵的元素为bool类型的值，为了得到每一列的判断结果，仍然需要any“ ...

9大Python深度学习库，哪一个最适合你？

2019-11-22

作者 | Adrian Rosebrock 编译 | 数盟 如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里，我详细解 ...

python数据挖掘与机器学习技术入门实战

2020-04-20

本文包含了五个知识点： 2. Python数据预处理实战 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 一、数据挖掘与机器学习技术简介 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其 ...

干货收藏 | Python语音识别终极指南

2019-11-19

作者 | David Amos 编译 | 廉洁 来源 | AI科技大本营 亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 ...

python图像识别之图片相似度计算

2019-11-19

作者 | a1131825850疯子 来源 | Python爬虫scrapy 1.背景 要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列 ...

如何在Keras中开发最大化生成对抗网络(InfoGAN)的信息？

2019-11-13

作者 | CDA数据分析师 生成对抗网络（GAN）是一种用于训练深度卷积模型以生成合成图像的体系结构。 尽管非常有效，但默认GAN无法控制生成的图像类型。信息最大化GAN（简称InfoGAN）是GAN架构的 ...

AI时代的稀缺人才：全面剖析数据科学家成长的4个阶段

2019-11-12

作者 | 彭鸿涛 张宗耀 来源 | 大数据DT 一次偶然的机会，有一位正在深造机器学习方面学位的朋友问了笔者一个问题：如何成为一名合格的数据科学家？ 这个问题回答起来亦简亦难。简单回答 ...

人工智能发展史：4张图看尽AI重大里程碑

2019-11-12

作者 | 王健宗 瞿晓阳 来源 | 大数据DT 01 人工智能发展历程 图1是人工智能发展情况概览。人工智能的发展经历了很长时间的历史积淀，早在1950年，阿兰·图灵就提出了图灵测试机，大意是 ...

一文读懂深度学习时序分析

2019-11-07

作者 | Prakhar Ganesh 编译 | 安然 近日，发表在《DataScience》上的一篇文章，使用深度学习方法，从数据处理、循环网络、RNN上的LSTM、CNN-LSTMs等方面介绍了时间序列分析，同时解释了时间 ...

如何使得数据科学家更加市场化？

2019-11-06

作者 | Andrew Ste 编译 | CDA数据分析师 How to Become More Marketable as a Data Scientist 作为一名数据科学家，你处在一个高需求的位置。那么，你如何才能更好地提高你的市场竞 ...

从0到1，一文掌握Python关键代码

2019-11-05

作者 | TK 编译 | 后厂村码农 Learning Python: From Zero to Hero 首先，什么是 Python？根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言，Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念 ...

数据可视化之旅(七)：可视化设计实战-数据大屏

2019-11-04

0x00 前言 在可视化系列开篇文章中，对数据可视化过程有做详细的介绍，其关键步骤总结为如下4点： 那么本篇，将以生鲜电商为例，设计一个体现生鲜电商APP实时销售情况的数据看板。 0x01 数据分析 ...