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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图源：unsplashPython出圈了，似乎现在人人都在学Python，朋友圈的课程广告遍地跑，小学生都看起了编程入门。的确，Python是目前公认的最通用的编程语言，以其易理解易操作的优势攻占了每一个职场人大学生必备技能榜单。学会Python确实能协助你高效工作。但学了是一回事儿，会了是另一回事儿，不是每个人学过Python的人都能玩得转它。以下几个小技巧，能让你离玩转Python更进一步。把
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2020-12-22 12:18:46
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三个臭皮匠赛过诸葛亮！白话Blending和Bagging“本文将主要介绍AggregationModels，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。”1MotivationofAggregation首先举个例子来说明为什么要使用Aggregation。假如你有T个朋友，每个朋友向你预测推荐明天某支股票会涨还是会跌，对应的建议分别是g1,g2,?,gT，那么你该选择哪个朋友的建议呢？
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2020-12-22 11:45:01
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem，对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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一文详解SVM的Soft-Margin机制Hard-MarginSVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-MarginSVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。——前言1MotivationandP
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2020-12-22 11:43:20
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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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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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