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Data Mining @硕士在读

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5年前

简明聚类分析入门

摘要 : 以“为什么需要聚类分析这一问题”作为引入，逐步阐述聚类分析领域是如何发展的。这篇文章主要阐述聚类分析的四类方法：划分方法、层次方法、基于密度的方法和基于网格的方法...

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Data Mining @硕士在读

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5年前

致敬老科学家与新时代劳动者，大家劳动节快乐！

照片展览馆

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Data Mining @硕士在读

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5年前

致敬真神——SVM

对于Support Vector Machine(SVM)你是否停留在调用相关算法包的层面？是否每次想要加深对SVM的理解时却被枯燥的公式劝退？本文将以SVM发展历史时间线...

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@机器之心

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5年前

「最全」实至名归，NumPy 官方早有中文教程，结合深度学习，还有防脱发指南

在 Github 上一度蝉联最流行的机器学习和数据科学包 NumPy，已经有了非常之系统的中文文档，回想起当初细啃 NumPy 之时，不少人不得不徘徊于各大搜索引擎及平台反...

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Data Mining @硕士在读

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5年前

探索SMOTE算法

SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-s...

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Data Mining @硕士在读

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5年前

[译]浅析t-SNE原理及其应用

译者注: 本文言简意赅的阐述了数据降维（ Dimensionality Reduction technique）技术中PCA以及t-Distributed Stochast...

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Data Mining @硕士在读

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5年前

决策树中信息增益、ID3以及C4.5的实现与总结

决策树其核心是寻找在给定的特征条件下类（Labels or Category）的条件概率分布。构建一颗决策树通常都要经历以下三个步骤：本文旨在以分类决策树为模型，总结决策...

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Data Mining @硕士在读

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5年前

KMeans原理、实现及分析

KMeans是一种简单的对给定数据集将其划分成k个簇的聚类算法，数据挖掘十大算法之一，其数学原理也是非常的朴素。本文将根据KMeans的原理将其实现，并对其性能进行分析，讨...

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人工智能

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@机器之心

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6年前

7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路

选自TowardsDataScience，作者：Perter Nistrup，机器之心编译，参与：魔王。 1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflin...

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资深工程师 @网易互娱

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6年前

自己开发的记账软件冲进100名啦，欢迎大家使用，随时提意见

应用安利

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公众号『Python猫』主理人，博客：https://pythoncat.top @Python猫

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6年前

Python 设计和历史的 27 个问题

花下猫语：先祝大家假期快乐！今天，我要分享一篇长文，选自Python的官方文档。它列举了27个设计及历史的问题，其中有些问题我曾经分享过，例如为什么使用显式的self、浮点...

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闲云野鹤

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6年前

最近有不下 50 个掘友加我，说想帮掘金开发，甚至无偿都可以。首先我表示深深的感谢，你们真的太可爱了，现在掘金的团队在做一次调整。
看到那么多 Bug 没改，那么多功能没修复、那么多产品的问题没解决，我比谁都着急。但是，掘金要走到下个规模，甚至做到第一，现在的技术架构有缺陷。我已经做了很多很多功能、运营的规划了，心里憋着一股劲儿呢。
掘友们，让我们再忍耐一下，让子弹再飞一会儿。如果中国开发者不能有一个真正更能代表大家、帮助大家的技术社区，大家无私付出的这些时日都白费了！

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我 & 掘金

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