一 浅谈数据科学 数据科学（Data Science）这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，从去年开始，“数据科学家”便成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学？大数据和数据科学又是什么…

DEAP-Overview DEAP是一个python遗传算法框架，这里是它的简介。DEAP documentation今天整理一下DEAP的概览，大体了解一下它的流程。初学，不严谨，仅作为自己的备忘学习笔记。 一. T…

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如何成为机器学习工程师https://keras-cn.readthedocs….http://www.tensorfly.cn/tfdoc… 机器学习 vs 数据分析 　 数据特点 数据分析 机…

在现实生活中，我们会遇到各种各样的数据，而且其中绝大多数的数据是“有毛病”的，不利于后期进行分析，所以我们在分析前需要进行数据的预处理。 3.1 数据预处理：概述 3.1.1 数据质量 数据质量包括准确性、完整性、一致性…

图片描述 本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告，将普遍受到认同的核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。 20…

穿越科研历史长河 荒漠之上负重前行

我在github上写的文章，复制过来格式太乱，还是直接用链接吧。 http://sunmh207.github.io/2016/02/01/recommendcourses/

本文属于转发，以后会在该文基础上，加入自己的一些想法。 我最近看国外的学校，把机器学习和数据发掘分开了，数据发掘主要是跟数据库打交道，学什么数据仓库，用Oracle软件。而机器学习好像是跟统计更加贴近。 统计系和计算机系…

对数据分析越来越深入，越来越发现数据标准化的重要性，再高明的数据分析技术，没有规范统一的数据仓库，也是“巧妇难为无米之炊”。遂从头再对数据仓库技术进行一边梳理。 1. 维度建模理论概要 1.1 维度设计的主要流程 1.1…

深圳大数据学习： 方法的嵌套 — 【千锋】 方法里嵌套定义其他方法 示例1 object  EmbedDemo {       def   add3…

小编根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议 一. 读研与数据挖掘基础 首先介绍一下大家都比较关心的几个问题，包括研究方向是什么，论文相关问题，大数据与工作相关问题，上海户口问题几个方面。 1. 我们组的研究方…