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ihades
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ihades
Data Mining @硕士在读
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5年前
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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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ihades
Data Mining @硕士在读
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5年前
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致敬老科学家与新时代劳动者,大家劳动节快乐!
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ihades
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Data Mining @硕士在读
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5年前
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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
@机器之心
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5年前
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「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
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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
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[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
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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
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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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数据挖掘
Data Mining @硕士在读
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神经网络
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数据可视化
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机器学习
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深度学习
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人工智能
Data Mining @硕士在读
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机器之心
@机器之心
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6年前
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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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机器之心
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Chars
资深工程师 @网易互娱
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6年前
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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
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应用安利
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Python猫
公众号『Python猫』主理人,博客:https://pythoncat.top @Python猫
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6年前
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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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阴明
闲云野鹤
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6年前
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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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2017-05-08