數據分析與機器學習SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個非常著名的數據處理庫，內置了大量函數和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機器學習模型提供樣本輸入（包括數據預處理等），下面我簡單介紹一下這個庫的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數），測試代碼如下，非常簡單，第一個參數為讀取的t...
wushuiyong
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回答:如果面試官始終問你，機器學習是什么？要學什么課程？發展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你，人工神經網絡、貝葉斯學習主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區別是什么？這說明他對機器學習還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現場用計算機編程，或者搜一段算法程序，估計你要很重視他了，應當是個高手。總結：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點：數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科，并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）數據挖掘適用于傳統的BI（報表、OLA...
LoftySoul
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回答:數據分析是干什么的？在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。數據分析有什么用?從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作后的復盤型分析：積累經驗，總結教訓那數據分析是什么的？數據分析大體上分3步：1：獲...
B0B0
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回答:實變函數和泛函分析的難度其實是很高的，對于普通的工科生而言，這些課程都是不作要求，直到研究生的時候才會開放類似的選課。其中，實變函數是數學分析的進階版，相當于數學分析中增加了測度的概念，從而讓原本就半懂不懂的數學理論變得更加抽象；泛函分析就更加不用說了，這門基于測度和度量的學科，大部分人看到其中的抽象概念時，都是云里霧里，很難摸到頭緒。但是好就好在，這些課一般來說考試比較容易，比如說像我們研究生時...
kgbook
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... 2.1 監督學習 寫給人類的機器學習 2.2 監督學習 II Python 數據分析與挖掘實戰 第5章 挖掘建模 Python 數據分析與挖掘實戰 第13章 財政收入影響因素分析及預測模型 與 TensorFlow 的初次接觸 2. TensorFlow 中的線性回歸 SciPyCon 2018 sklear...
...典代表是NoSQL數據庫。 也就是說，機器學習僅僅是大數據分析中的一種而已。盡管機器學習的一些結果具有很大的魔力，在某種場合下是大數據價值最好的說明。但這并不代表機器學習是大數據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據分析，你都應該聽說過它們。 正好展示給你要關注它們的點，這里是它們關鍵詞的google指數： 如果你一直想知道機器學習和深度學習的不同，那么繼續讀下去...
...raphical models） 作者信息 Anusha Manchala，專注于機器學習、數據分析本文由阿里云云棲社區組織翻譯。文章原標題《What You Must Know Before You Dive Into Machine Learning》，譯者：海棠，審校：Uncle_LLD。詳情請閱讀原文
導讀過去幾年以來，機器學習已經開始以前所未有的方式步入主流層面。這種趨勢并非單純由低成本云環境乃至極為強大的GPU硬件所推動; 除此之外，面向機器學習的可用框架也迎來了爆發式增長。此類框架全部為開源成果，但...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
王晗
