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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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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图源：unsplash有人认为，数据科学就是创建可用来预测的模型。这句话可以这样理解：我们有了数据，探测发展模式，把这些再应用于预测未来，获得结果。这个逻辑说得通，其背后的理论，我们称之为统计。整个历史长河中，有关预测的代名词先后涌现，比如数据挖掘、分析、商业智能、运筹学、新兴的数据科学。不过在这里我们没必要深究统计与数据科学之间是否能划等号，也大可不必对数据信息获取的无数流行词吹毛求疵。今天笔者
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2020-12-22 11:40:10
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####报错：无法打开anaconda ####解决：终端输入jupyter-notebook ...
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2020-12-21 12:13:35
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图源：unsplash上世纪90年代初，Python面世了。近30年来，关于它的“炒作”一直没有少过。当然，编程界花了至少20年的时间才认识到它，但自那以后，它的流行程度远远超过了C、C#、Java甚至Javascript。尽管Python目前在数据科学和机器学习领域，以及某些程度上在科学和数学计算领域占据着主导地位，但与Julia，Swift和Java等新语言相比，它确实有其劣势。是什么让Pyt
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2020-12-21 11:52:59
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图源：unsplash看看这个美丽的森林，现在，假设你有机会在其中进行数据分析。你的任务是找出森林中每个区域的熊猫数量与树木数量的比。成功分析后，会发现树木的密度高于熊猫密度。转换为矩阵形式，差不多是这个样子：图源：freepik.com其中散落着一些可爱的大熊猫，但是矩阵的密度主要源于树木。设树木值=“0”，则熊猫值=任何非零值，表示为“1”。然后，该图像将变成由0和1组成的矩阵，这意味着整个矩
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2020-12-21 11:51:39
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图源：unsplash我们的生活中有许多地方会用到概要。看书的时候，书背后的简要使我们大概了解其内容；新闻软件往往会有关于文章内容的标题；而概要对于影评来说也是特别重要的。随着自然语言处理和机器学习等技术的出现，我们为何不用它们来生成概要而无需介入人力呢？在你决定为了即将到来的考试概括教材之前，先来了解一些重要的概念吧。文本摘要有两类，抽取式和生成式。抽取式摘要抽取式摘要可被定义为精心挑选出所有重
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2020-12-21 11:50:16
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
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2020-12-21 11:08:12
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原文连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81891467在算法岗的面试中，除了数据结构和算法的编程题外，机器学习/深度学习的编程题也常常用来考察候选人的基础能力。不能讲了一大堆天花乱坠的算法，连个简单的算法都不能独立实现。非极大值抑制(NMS)NMS用来去掉重复的框。输入前面得到的框，对于每一类，按照score进行降序排序，最大的那个一定保留，然后和其他的框计算IOU。
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2020-12-19 13:29:37
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