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朴素贝叶斯法 Naive Bayes
朴素贝叶斯法的学习与分类
python 之 pandas 模块的基本使用(2)
pandas :pannel data analysis(面板数据分析)。pandas 是基于 numpy 构建的,为时间序列分析提供了很好的支持。pandas 中有两个主要的数据结构,一个是 Series,另一个是 DataFrame。
仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)
目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱,在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关知识,最好是能够自己编程实践下。
从互联网+角度看云计算的现状与未来
本文由 网易云 发布。 互联网这个词目前已经普遍化,这大概也归功于罗振宇的罗辑思维对于互联网概念的极力宣扬,似乎不加上互联网三个字,企业宣传都张不开嘴。于是互联网+这个名词就随处可见了。 支撑互联网化的一个重要的力量就是云计算。但现在的云已经外延被扩大的不知道到哪里去了,什么财…
Kmeas 特征处理的经验
Kmeans 聚类算法是数据挖掘十大算法之一。这里总结一些使用 Kmeans 的心得,主要是特征的处理方面。
【机器学习理论精华连载 1】机器学习的基本处理过程
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『 Spark 』7. 使用 Spark DataFrame 进行大数据分析
spark 系列第 7 篇,教你如何使用 apache spark dataframe 进行大数据分析
打造数据科学作品集:从机器学习项目开始
本文将介绍如何打造作品集中的第二个项目,以及如何创建一个完整的机器学习项目。最后,你会拥有一个可以展示合理解释数据能力和技术能力的项目。
P2P 深度透视 OMNIRank 平台风险量化
这是之前参加某次比赛的成果,在此和大家分享,欢迎对数据感兴趣的朋友多指点。 问题背景 互联网金融 2007 年进入国内,2013 年得到了蓬勃的发展。与此同时,也出现了很多问题平台诸如提现困难、老板跑路、停业等。截止 2016 年 3 月,在国内近 4000 家 P2P 平台中,问题平台比例已接近 4…
机器学习入门算法:从线性模型到神经网络
近段时间以来,我们频频听到「机器学习(machine learning)」这个词(通常在预测分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。几十年来,机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步,我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢?答案很简单:算法(algorithm)。