来源：tuxi我喜欢篮球。我喜欢打篮球、看篮球、谈篮球。有时候我会和朋友们谈论诸如“如果科比和勒布朗单挑谁会赢”之类的话题。我需要用这次机器学习项目，将我的两个爱好，篮球和数据科学有机地结合起来。去年夏天，金州勇士队转出连续斩获两届NBA决赛MVP（最有价值球员奖）的凯文·杜兰特，引入德安格洛·拉塞尔。于是体育分析员纷纷开始猜测拉塞尔在勇士队的适配程度，如下：来源：clutchpoints这也让我
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2020-12-23 11:56:11
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程序员书库（ID：CodingBook）猿妹编译链接：https://towardsdatascience.com/5-free-books-for-learning-python-for-data-science-87be443c084Python仍然是数据科学家最流行的编程语言，因为Python的语法相对简单，容易上手，而且还有一个非常活跃的开发者社区，除了那些用于机器学习的库之外，还维护着大
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2020-12-22 13:08:08
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图源：搜狐新闻2020年的今天，没有听过“人工智能”这一概念的人应该不多了。以谷歌、百度为首的科技巨头在这一方向投入巨大，如今，人工智能已然***在我们生活的方方面面了。提到人工智能就无法不提“机器学习”这一相伴而生的概念了。早在多年前，谷歌工程主管雷·库兹韦尔就在进行“如何复制人类大脑的研究”。但是，在人工智能与机器学习方向上走得更加前沿的，是时任斯坦福大学人工智能实验室主任的吴恩达。图源：搜狐网
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2020-12-22 12:45:10
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来源：Pexels作为一名机器学习工程师，我使用Python已经一年多了。最近出于兴趣，我也开始学习C++。接触C++后，才意识到Python是多么容易和直观。我对Python与其他语言的不同之处及其工作机制愈加好奇。于是，本文诞生。本篇文章将尝试讨论Python的内部工作机制。来源：PexelsPython最初是GuidoVanRossum在业余时开发的一个项目，于1991年首次发布。作为一门通
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2020-12-22 12:41:52
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来源：blog.sinaPython是机器学习项目中最流行的语言，这点是毋庸置疑的。虽然像R语言、C++和Julia这样的程序语言有其特有的使用群体与用例，使它们经久不衰，但Python仍是使用最广泛的语言，并用于每个主要的机器学习框架中。然而，你能想象？在Cortex（将机器学习模型部署为API的开放源代码平台之一）代码库中，87.5%的代码都是使用GO编写。图源：CortexGitHubPyt
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2020-12-22 12:41:20
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你练习了很久，逐渐觉得编程变得得心应手，或许会觉得“这很简单嘛”，千万别大意，请牢记：编程其实很难。图源：unsplash在自己解决问题的时候，不合适的选择会使编程问题变得更加困难，如果没人指导你甚至都意识不到自己编程的方式是错误的。你或许曾为不能及时完成代码和重构而感到内疚，幸运的是，只要你愿意，纠正这些错误可以让你成为一个更好的程序员。成为一个伟大程序员的最好方法就是克服错误和问题，问题总会有
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2020-12-22 12:18:10
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重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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图源：unsplash学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智能或机器学习的起步阶段是非常艰难的，自学取得良好进步的关键是按照自己的节奏学习。
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2020-12-22 11:47:50
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图源：unsplashPython可谓是当今世界上最受欢迎的编程语言之一了。它简单易懂，但功能强大，可以处理多种问题。无论处理网站后台，研发新游戏，分析公司数据，或者是创造机器学习模型，都可以通过Python来完成。三分钟热度对于学习Python同样适用，很多新手会在最初几天格外兴奋。他们会咨询与书籍、资源、注册课程、或其他事项相关的问题，他们立志在一两个月内成为一个新“吉多·范罗苏姆”。然而现实
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2020-12-22 11:42:38
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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