Python 是一種開源編程語言，用於 Web 編程、數據科學、人工智能和許多科學應用。學習 Python 使程序員能夠專注於解決問題，而不是專注於語法，其豐富的庫賦予它完成偉大任務所需的力量。 1) IDLE 安裝 Python 時
這一篇描述高斯混合聚類（Gaussian mixture models, GMM）。GMM假定數據滿足多個高斯分佈，可看作是K-means的一個推廣。此外，它還能通過貝葉斯信息準則（Bayesian Information Criterio
【吳恩達課程使用】安裝pandas失敗-從新開始搭建環境 在第五課第二週的任務2中，虛擬環境缺少pandas，sklearn依賴，因爲用pip比較順手，就直接使用pip安裝，結果各種anaconda環境不支持，在自己的再三調試後，整個an
今天，每家公司都是數據公司，人人都是數據專家。不論您是信貸經理、會計師、銷售、人事經理還是工程師，這都不影響您進行數據處理並從中洞察先機。正是因此，平民數據科學家（CDS）這一概念應運而生，各行業的從業者們正藉助數據和分析模型來獲取與其專業
這兩個模型都屬於集成學習中的樹模型，每個機器學習模型都有它特定的應用場景，不同的數據集適合用到的模型是不一樣的。 結構化數據、非結構化數據 結構化數據：規整，維度固定；一般我們的表格數據都屬於結構化數據。 非結構化數據：非規整，維度不固定
↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜 編譯 | AI有道 什麼是支持向量機（SVM）？ 支持向量機 (SVM) 是一種相對簡單的監督機器學習算法，用於解決分類或迴歸問題。它更適合分類，但有時對迴歸也非常有用。SVM算法的本
↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜 作者丨shine-lee 編輯丨極市平臺 來源丨https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 導
Python 程序員深度學習的“四大名著”： 這四本書着實很不錯！我們都知道現在機器學習、深度學習的資料太多了，面對海量資源，往往陷入到“無從下手”的困惑出境。而且並非所有的書籍都是優質資源，浪費大量的時間是得不償失的。給大家推薦這
當我開始學習數據科學的旅程時，這些都是我腦海中一直存在的問題。我學數據科學的目的不僅僅是爲了開發模型或清理數據，我想製作人們可以使用的應用程序，我正在尋找一種快速的方法來製作MVP(最小可行產品)來測試想法。 如果你是一名數據科
作者：SETHNEHA 翻譯：王可汗 校對：陳丹 梯度下降是一個需要理解的重要算法，因爲它是機器學習和深度學習中使用的許多更先進算法的基礎。因此，掌握梯度下降的內部工作原理對任何計劃進一步探索機器學習算法的人來
隨着深度學習的蓬勃發展，越來越多的小夥伴開始嘗試搭建深層神經網絡應用於工作場景中，認爲只需要把數據放入模型中，調優模型參數就可以讓模型利用自身機制來選擇重要特徵，輸出較好的數據結果。 在現實工作場景中，受限制數據和時間，這樣的做法其實並
導讀：Python是目前數據科學領域的王者語言，衆多科學家、工程師、分析師都使用它來完成數據相關的工作。由於Python具有簡單易學、語法靈活的特點，很多需要處理數據的人士想要學習，主要有兩大類： 財經類、統計類背
↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜 100天搞定機器學習|Day58 機器學習入門：硬核拆解GBDT 數學概念 方差：用來衡量隨機變量與其數學期望（均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是各個數據分別與其平均數之差
Scikit-learn，簡稱Sklearn，是使用最廣泛的開源Python機器學習庫。它基於Numpy和Scipy，提供了大量用於數據挖掘和機器學習分析、預測的工具，包括數據預處理、可視化、交叉驗證和多種機器學習算法。其中提供的模
來源 | 知乎 作者 | Carl 文章鏈接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284849 信用評分模型可用“四張卡”來表示，分別是 A卡（Application score card，申請評分卡）、
