數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個(gè)非常著名的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，內(nèi)置了大量函數(shù)和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理等），下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)庫(kù)的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數(shù)讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數(shù)），測(cè)試代碼如下，非常簡(jiǎn)單，第一個(gè)參數(shù)為讀取的t...
wushuiyong
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回答:如果面試官始終問(wèn)你，機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？要學(xué)什么課程？發(fā)展方向是什么？諸如此類泛泛的問(wèn)題，這說(shuō)明他機(jī)器學(xué)習(xí)水平一般。如果面試官問(wèn)你，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區(qū)別是什么？這說(shuō)明他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現(xiàn)場(chǎng)用計(jì)算機(jī)編程，或者搜一段算法程序，估計(jì)你要很重視他了，應(yīng)當(dāng)是個(gè)高手。總結(jié)：千萬(wàn)不要小看面試官，即使他是個(gè)...
Apollo
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回答:這個(gè)問(wèn)題思考了很久，作為過(guò)來(lái)人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數(shù)據(jù)挖掘的概念和定義。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前你應(yīng)該明白幾點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的尚未流行開(kāi)，猶如屠龍之技。數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。 數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科，并不是新的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)（相比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)來(lái)的更高效）數(shù)據(jù)挖掘適用于傳統(tǒng)的BI（報(bào)表、OLA...
LoftySoul
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問(wèn)題描述:關(guān)于php空間與數(shù)據(jù)庫(kù)怎么配置這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
王晗
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回答:數(shù)據(jù)分析是干什么的？在企業(yè)里收集數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)給其他部門使用的。數(shù)據(jù)分析有什么用?從工作流程的角度看，至少有5類分析經(jīng)常做：工作開(kāi)始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開(kāi)始前預(yù)測(cè)型分析：預(yù)測(cè)一下目前走勢(shì)，預(yù)計(jì)效果工作中的監(jiān)控型分析：監(jiān)控指標(biāo)走勢(shì)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題工作中的原因型分析：分析問(wèn)題原因，找到對(duì)策工作后的復(fù)盤型分析：積累經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)教訓(xùn)那數(shù)據(jù)分析是什么的？數(shù)據(jù)分析大體上分3步：1：獲...
B0B0
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回答:實(shí)變函數(shù)和泛函分析的難度其實(shí)是很高的，對(duì)于普通的工科生而言，這些課程都是不作要求，直到研究生的時(shí)候才會(huì)開(kāi)放類似的選課。其中，實(shí)變函數(shù)是數(shù)學(xué)分析的進(jìn)階版，相當(dāng)于數(shù)學(xué)分析中增加了測(cè)度的概念，從而讓原本就半懂不懂的數(shù)學(xué)理論變得更加抽象；泛函分析就更加不用說(shuō)了，這門基于測(cè)度和度量的學(xué)科，大部分人看到其中的抽象概念時(shí)，都是云里霧里，很難摸到頭緒。但是好就好在，這些課一般來(lái)說(shuō)考試比較容易，比如說(shuō)像我們研究生時(shí)...
kgbook
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... 2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 寫給人類的機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章 挖掘建模 Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第13章 財(cái)政收入影響因素分析及預(yù)測(cè)模型 與 TensorFlow 的初次接觸 2. TensorFlow 中的線性回歸 SciPyCon 2018 sklear...
...典代表是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。 也就是說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)僅僅是大數(shù)據(jù)分析中的一種而已。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)的一些結(jié)果具有很大的魔力，在某種場(chǎng)合下是大數(shù)據(jù)價(jià)值最好的說(shuō)明。但這并不代表機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)下的唯一的分析方法。 ...
...-不管大家明不明白它們的不同！ 不管你是否積極緊貼數(shù)據(jù)分析，你都應(yīng)該聽(tīng)說(shuō)過(guò)它們。 正好展示給你要關(guān)注它們的點(diǎn)，這里是它們關(guān)鍵詞的google指數(shù)： 如果你一直想知道機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的不同，那么繼續(xù)讀下去...
...raphical models） 作者信息 Anusha Manchala，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析本文由阿里云云棲社區(qū)組織翻譯。文章原標(biāo)題《What You Must Know Before You Dive Into Machine Learning》，譯者：海棠，審校：Uncle_LLD。詳情請(qǐng)閱讀原文
導(dǎo)讀過(guò)去幾年以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)開(kāi)始以前所未有的方式步入主流層面。這種趨勢(shì)并非單純由低成本云環(huán)境乃至極為強(qiáng)大的GPU硬件所推動(dòng); 除此之外，面向機(jī)器學(xué)習(xí)的可用框架也迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。此類框架全部為開(kāi)源成果，但...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
