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精通 Pandas（四） 八、贝叶斯统计简介 在本章中，我们将简要介绍称为贝叶斯统计的另一种统计推断方法。 它不打算作为完整的入门手册，而只是对贝叶斯方法的介绍。 我们还将...

精通 Pandas（二） 三、Pandas 数据结构 本章是本书中最重要的部分。 现在，我们将开始研究 Pandas 的肉和骨头。 我们首先浏览 NumPy ndarray...

精通 Pandas 第二版（五） 第十二章：贝叶斯统计与最大似然估计简述 本章将简要介绍一种替代性的统计推断方法，称为贝叶斯统计。这并不是一本完整的入门书籍，而是作为贝叶斯...

精通 Pandas 第二版（六） 第十六章：机器学习概览 本章将带您快速了解机器学习，重点介绍如何使用pandas库作为预处理机器学习程序数据的工具。它还将向您介绍scik...

精通 NumPy 数值分析（三） 九、性能基准 在本章中，您将研究上一章介绍的不同配置的性能统计信息。 当然，当前设置无法为您提供最准确的环境，因为您无法控制 EC2 实例...

精通 NumPy 数值分析（二） 五、使用 NumPy 对批发分销商的客户进行聚类 通过查看 NumPy 在各种使用案例中的使用，您肯定可以提高自己的技能。 本章介绍的分析...

精通 Java 数据科学（一） 零、前言 如今，数据科学已经成为组织的一个非常重要的工具:他们已经收集了大量的数据，为了能够很好地利用这些数据，他们需要数据科学——关于从数...

精通 .NET 机器学习（二） 第四章：交通拦截——是否走错了路？ 在前两章中，你是一位将机器学习注入现有业务应用线的软件开发者。在这一章中，我们将戴上研究分析师的帽子，看...

精通 .NET 机器学习（三） 第七章。交通拦截和事故地点 – 当两个数据集比一个更好 如果你还记得第四章，交通拦截 – 是否走错了路？，我们使用决策树来帮助我们根据诸如一...

精通 Java 数据科学（三） 七、极限梯度提升 到目前为止，我们应该已经非常熟悉 Java 中的机器学习和数据科学:我们已经讨论了监督学习和非监督学习，还考虑了机器学习在...

精通 Java 数据科学（四） 十、部署数据科学模型 到目前为止，我们已经涵盖了许多数据科学模型，我们谈到了许多监督和非监督学习方法，包括深度学习和 XGBoost，并讨论...

精通 Java 机器学习（三） 第七章：深度学习 在*《实际应用中的监督学习》*的第二章中，我们讨论了不同的一般监督分类技术，这些技术可以广泛应用于各种应用。在监督非线性技...