关键词:机器学习|深度学习|自然语言处理|数据挖掘1 国外平台kaggle ★★★★★:开放、共享、学习、权威好好学习对应比赛上的kernel,可以学习不少东西,然后总结出自己的pipeline。drivendata ★★★2 国内平台阿里天池★★★★★:含金量高,知名度高Biendata★★★★...
原创 2023-05-17 18:09:09
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数据科学领域,使用Kubernetes(简称K8S)搭建数据科学平台是一种高效的做法。Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统,可以帮助我们管理数据科学平台中的各种服务和资源。 下面通过以下步骤来讲解如何实现数据科学平台K8S: | 步骤 | 描述 | |------|------------------------| |
原创 2024-03-26 11:06:00
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前言学习过机器学习算法的小伙伴大多数都听说过“打比赛”,一些同学自己参与过一些比赛项目,从中获益匪浅。今天来详细罗列一下国内外的比赛平台,方便即时找到自己感兴趣的项目,pc点击阅读原文可...
数据科学
译者序原书前言作者和贡献者简介第1章 数据科学概述 // 11.1 什么是数据科学 //11.2 关于本书 //2第2章 数据专家的工具箱 //42.1 引言 // 42.2 为什么选择Python // 42.3 数据专家的基本Python库 // 52.3.1 数值和科学计算:NumPy和SciPy // 52.3.2 Scikit-learn:Python中的机器学习库 // 52.3.3 
约一年前,我们中的一些人开始研究 开源机器学习平台 Cortex。我们的动机很简单:鉴于从模型中构建应用程序是一种可怕的体验,充满了胶水代码和样板,我们需要一个工具,能将这些都予以抽象化。虽然我们对自己在 Cortex 上的工作感到非常自豪,但我们只是过去一年来加速趋势的一部分,那就是机器学习工程生态系统的发展。公司雇佣机器学习工程师的速度比以往任何时候都要快,发布的项目也越来越好。尽管这让我们感
原创 2021-03-28 12:39:04
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作 者 :(美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas)出版发行 : 北京:人民邮电出版社 , 2018.02ISBN号 :978-7-115-47589-3页 数 : 449丛书名 : 图灵程序设计丛书原书定价 : 109.00开本 : 16开主题词 : 软件工具-程序设计-手册中图法分类号 : TP311.561-62 ( 工业技术->自动化技术、计算机技术->计算技术、
python数据科学手册pdf是一本非常热门的python教程书籍。这本书籍拥有非常详细的Python相关知识,内容丰富全面,讲解深刻到位,需要的用户千万不要错过。Python数据科学手册电子书介绍本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要
转载 2023-07-05 19:21:44
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本节书摘来自异步社区《Python数据科学指南》一书中的第2章,第2.2节,作者[印度] Gopi Subramanian 2.2 使用NumPy库Python中,NumPy提供了一条高效处理超大数组的途径。大多数Python科学计算库中都在内部使用NumPy处理数组和矩阵操作。在本书中,NumPy被广泛应用,我们在本节介绍它。2.2.1 准备工作我们先写一系列语句来操作数组和矩阵,学习如何使用N
本节书摘来自华章出版社《Python数据科学实践指南》一书中的第1章,第1.1节,纪路 著,第1章Python介绍本书主要介绍数据科学所使用的工具,但因为每一种语言都有自己的生态系统,而笔者多用Python,所以本书主要会从Python的角度来介绍这些工具。阅读本书的读者,不管之前的基础如何,如果对Python这门编程语言有一定的了解,将能更好地掌握书中内容。可能有很多读者曾经在学校里学过C/C+
越来越多的人开始关注并使用数据分析,在这个新的时代,数据是新石油。它表明了每个现代IT系统如何通过捕获,存储和分析的数据来满足各种需求。无论是做生意决策,预测天气,研究生物学中的蛋白质结构或设计营销活动。所有这些场景都涉及使用数学模型,统计数据,图表,数据库以及数据分析背后的业务或科学逻辑的多学科方法。所以我们需要一种可以满足数据科学所有这些不同需求的编程语言。 Python作为一种语言发光,因为
在当今数据驱动的时代,数据科学已成为信息技术领域的重要组成部分,特别是在 Python 社区中。Python 的易用性和丰富的库支持使其成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将从多个维度探讨 Python 数据科学中的关键问题,涉及排列组合逻辑,同时为读者提供实用的解决方案。 > “数据科学是一门提取知识和洞察力的学科,它结合了统计学、计算机科学和领域知识。” > — 维基百科 ### 场
原创 5月前
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今天啊,咱们来做一个案例,Kaggle对它的用户关于数据科学方面的一些信息做的一个调查。 首先,我们来看一下这些调查信息包括哪些东西? 数据科学之路~ (一)数据领域的兄弟们的自身情况 性别比例 调查问卷国家分布 年龄分布 收入情况 所学专业 从事领域 工作满意度 最常使用工具 常用算法 计算平台
原创 2021-07-21 15:12:19
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 Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke)。在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很 窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作
转载 2023-08-02 13:51:07
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第2章Python基础知识为了开启我们的数据科学之旅,本章会进行一些基础的编程训练。第1章中已经搭建好了Python的运行环境,读者应该已经能够在Python shell中执行简单的打印和四则运算了。接下来我们要完整地学习一遍构成一个Python程序的基本要素。2.1 应当掌握的基础知识本节会介绍一些学习Python前应当掌握的基础知识,这一部分内容在所有的编程语言学习中基本上都是类似的,Pyt
第1章 IPython:超越PythonIPython : interactive python一个交互式控制面板Ipython被紧密地连接在Jupyter项目中IPython notebook只是Jupyter notebook的一个特例shell 和 notebook启动shell: 命令行输入ipythonipython notebook通过你的Web浏览器窗口进行查看和编辑,但是必须与一个
Python及其在数据科学中的应用Python很容易学习,它的语法也相对简单。它是数据科学的流行语言,因为它功能强大且易于使用。Python 是一种出色的数据分析语言,因为它包含各种数据结构、模块和工具。 你应该将Python用于数据科学的原因有很多: Python是一种非常通用的语言。它可用于各种数据科学任务,从数据预处理到机器学习和数据可视化。 Python非常容易学习。您无需成为计算机科学
现代JavaScript非常有用,当我们写这本
原创 2022-12-01 00:02:19
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前言Python及其在数据科学中的应用Python易学,语法也比较简单。它是一种流行的数据科学语言,因为它功能强大且易于使用。Python是一种出色的数据分析语言,因为它包含各种数据结构、模块和工具。使用Python进行数据科学的原因有很多:Python是一种用途非常广泛的语言。它可用于各种数据科学任务,从数据预处理到机器学习和数据可视化。Python非常容易学习。您无需成为计算机科学专家即可开始
1.24 使用itertools受一些函数式编程语言如Haskell等启发,itertools包含了一些处理可迭代对象的函数,它们能高效地使用内存,运行速度很快。1.24.1 准备工作itertools包含了大量的函数,我们对其中的一部分进行演示来了解它们。本节最后部分提供了这些函数的全列表。1.24.2 操作方法我们通过一些Python代码示例来演示itertools的使用方法。# 加载库文件
转载 2023-06-19 20:34:10
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