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scikit-learn - 初学者也能快速掌握的深度学习库
提起人工智能和深度学习,算得上是这两年最热的话题,跟朋友交流的时候大家或多或少都有关注。作为一个开发者,如果你也像开发基于深度学习的应用而暂时不具备相关的基础只是的话,scikit-learn 就是非常适合你的敲门砖。
[译]使用递归神经网络(LSTMs)对时序数据进行预测
Statsbot 团队已经发表了一篇关于使用时间序列分析进行异常检测的文章。今天,我们将讨论使用长短时记忆模型(LSTMs)进行时间序列的预测。我们请数据科学家 Neelabh Pant 向大家来讲述他使用循环神经网络预测汇率变化的经验。 作为一个生活在美国的印度人,我和我的家…
[译] 使用 Pandas 对 Kaggle 数据集进行统计数据分析
有时,当遇到一个数据问题的时候,对于数据集,我们必须首先深入研究并了解它。了解它的性质,它的分布等等,这是我们需要专注的领域。 今天,我们将利用 Python Pandas 框架进行数据分析,并利用 Seaborn 进行数据的可视化。 作为一名极客程序员,我的审美观念很低。Se…
使用python机器学习六(scikit-learn实战)
上一篇《使用python机器学习(五)-scikit-learn》简单介绍了scikit-learn的基本知识,此文主要通过一个公开数据集,使用scikit-learn进行实战,其中会使用到numpy、pandas、matplotlib等,可以参考前面的文章。
TiDB 在量化派风控系统中的应用
量化派(QuantGroup)创办于 2014 年,是数据驱动的科技公司,是国家高新技术企业。量化派以「MOVE THE WORLD WITH DATA, ENLIGHTEN LIFE WITH AI」(数据驱动世界,智能点亮生活)为愿景,利用人工智能、机器学习、大数据技术。为…
数据科学和人工智能技术笔记 :数据准备
波士顿住房数据集 是 20 世纪 70 年代的着名数据集。 它包含506个关于波士顿周边房价的观测。 它通常用于回归示例,包含 15 个特征。 如您所见,特征未标准化。 如果我们将值显示为小数,则更容易看到: 因此,标准化的特征值通常是有益的和/或需要的。 数字是手写数字的数据…
[译] 使用 Pandas 在 Python 中创建一个简单的推荐系统
你有没有想过 Netflix 如何根据你已经看过的电影向你推荐电影?或者电商网站如何显示诸如“经常一起购买”等选项?它们可能看起来只是简单的选项,但是背后执行了一套复杂的统计算法以预测这些推荐。这样的系统被称为导购系统,推荐系统或者推荐引擎。导购系统是数据科学和机器学习领域最著…
Mahout介绍和简单应用
1、Mahout是什么? Mahout是一个算法库,集成了很多算法。 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。 …
机器学习之PCA与梯度上升法
主成分分析(Principle Component Analysis,简称:PCA)是一种非监督学习的机器算法,主要用于数据的降维。