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17 款可视化工具,让你的数据更美观!

想让数据变得更好看?不必成为经验丰富的数据科学家,也不必成为平面设计师。 有一些能让数据从简单的表格变成多种多样的图形,地图甚至词“云”。 并不是所有的工具都适合你,但这些工具确实很有用。 希望你不仅能从中学到新的技能和极具创新的工具,更能从中结合你自己的业务有新的发现。 Infogr.am 在...

2019-06-20 17:43:02

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最新全国高校地图出炉:大数据为你好好缕一缕各个城市的高校分布

导读:全国2956所高校中,普通高等学校2688所,其中本科院校1265所,占比47.1%;专科院校1423所,占比52.9%。 江苏、广东、山东高校数量最多,分别有167所、154所、146所! 城市方面,35.6%分布在一线城市和新一线城市中。 紧张!超级紧张! 千万学子翘首以盼的高考成绩即...

2019-06-20 16:32:52

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失业下的深圳中年:没有人活的容易,生活仍得继续...

被采失业者介绍: 男。 40岁。 失业前为深圳某设计公司设计总监。 两个孩子的父亲。 大女儿上三年级,小女儿刚满一岁。 有一辆麦凯瑞。 一个月供八千的房子。 1 2018年的端午节,我们家迎来了第二个孩子。 在孩子出生前一个多月,刚刚去东莞把新房的首付款交了。 我跟太太的工作单位都在深圳会展中心附...

2019-06-20 16:25:22

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职场人生:如何利用“试错”来找寻更好的发展方向?

没有科学方法的“试错”,还不如“错过”。职场人生,波诡云谲——“试错”比想象中的更有用,有效“试错”往往能达到意想不到的效果,以此来找寻到更好的职业发展之路。 一、怎么做出更好的选择?试错! 莱特兄弟发明飞机的故事,大家都知道,不过当时这个“赛道”上,有很多团队在竞争,其中最被人看好的是科学家塞缪...

2019-06-20 12:48:49

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你想要的财务自由:“人不辞职时感到不满,辞职后又感到惶恐”

我发现有两件事,在我走来的这一路中起了极为关键的作用,让我想清了自己要走的路,并最终下了决定: 1)我的召唤(Calling)、人生愿景和价值观是什么? 2)对于自由,我为什么既十分渴望,又极为害怕? 两个话题都很值得一聊,今天,就先跟大家聊聊我是如何想通这第二件事的。 我是从五个方面将它想明白的...

2019-06-19 17:34:52

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30岁以后最大的勇敢,是敢于走出舒适圈还是留在舒适圈?

前几天,知名作家蔡澜的一条微博,突然火了。 起因是,有人在他的微博问,应该如何走出舒适圈?蔡澜回答说:为何? 近两年,鼓吹走出舒适圈,做自己不擅长的事情的文章越来越多。很多在职场打拼多年、年过30的人士,都开始感到迷茫:对于当前混得不上不下的自己,是应该走出舒适圈,还是继续留在舒适圈呢? 很多人...

2019-06-19 17:20:23

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让机器像人类一样学习?伯克利 AI 研究院提出新的元强化学习算法!

如果要让机器人拥有人的学习能力,应该怎么做?伯克利 AI 研究院给出了一个很好的答案——元强化学习(meta-RL)。但这一次伯克利 AI 研究院不只是使用了元强化学习,还考虑POMDP、异步策略梯度等等知识体系,最终得到了一个高样本效率、高探索效率的新算法「PEARL」。这一成果不仅为解决 AI...

2019-06-19 17:11:24

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决策树的Python实现(含代码)

文章目录一、概述二、决策树的构建准备工作1.特征选择1.1 香农熵及计算函数1.2 信息增益2. 数据集最佳切分函数3. 按照给定列切分数据集三、递归构建决策树1. ID3算法2. 编写代码构建决策树四、决策树的存储五、使用决策树执行分类 一天,小迪与小西想养一只宠物。 小西:小迪小迪,好想养一...

2019-06-19 15:18:45

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深度学习之神经网络经典算法解析

神经网络中一些经典算法 在现在的机器学习进程中,有许多问题都是很抽象的,具体表现在没有具体的解析形式,或者是有解析形式但是计算量很大,针对此问题,我们会选择采用一些迭代的优化方法处理解决,从而实现求解。 随机梯度下降法 随机梯度法,是建立在梯度下降法之上的算法。梯度下降法,顾名思义,是指沿着梯度最...

2019-06-19 15:07:46

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贝叶斯式相亲

贝叶斯式相亲 文章目录贝叶斯式相亲一、概述1. 条件概率公式2. 贝叶斯推断3. 嫁?还是不嫁?这是一个问题……二、朴素贝叶斯种类1. GaussianNB2. MultinomialNB3. BernoulliNB 一天,小西找到小迪。 小西:小迪,最近我闺蜜的男朋友向她求婚了。 小迪:然后呢...

2019-06-19 14:15:54

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K近邻算法你掌握了吗?来测试一下就知道了!

简介 如果你要问我两个机器学习中最直观明了且通俗易懂的算法——那必然就是K近邻算法和基于树的算法了。这两个算法都易于理解,也很容易解释,并且能够很好地去向人们展示。最近,我们就针对这两种算法,整理了一些测试题。 如果你是机器学习的新手,也要在理解这两种算法的基础上进行测试。它们虽然简单,但是却十分...

2019-06-18 11:34:26

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数据解读 | 高考志愿慎重填,大学四年不留白

高考成绩已成定局,努力的环节流转到填报志愿。 经历过高考的我们都懂,选择学校尚且可以参考等级和各种排名,判断专业“好坏”就大多靠兴趣和感觉了。 就算是想无脑跟风走,这些年专业更迭的速度和力度也在明显加快。2015年开始,全国高校每年增设专业数量突破2000大关,撤销专业的数量也超过100个。 原...

2019-06-17 16:50:56

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深度学习之卷积神经网络经典模型

LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络,在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。 下面详细介绍一下LeNet-5模...

2019-06-17 14:38:41

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2019高考志愿填报,到底专业优先还是学校优先,哪些误区须避免?

2019年全国高考结束正满一周,待到**“知分、知线、知位”,面对如此多的院校、专业,填志愿时选择“专业优先”还是“学校优先”**,成为许多家长和考生的“纠结”。究竟应该如何选择,如何结合自身情况和客观环境平衡考量? 一种观点是认为,**志愿填报时,优先考虑的应该是专业。**女怕嫁错郎,男怕选错行...

2019-06-14 18:20:28

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专访《硅谷百年史》作者:AI、基因编辑如何在未来10年重塑人类生命形态?

《硅谷百年史》作者、硅谷uu快3软件/UU快三软件【致富彩经】智能研究院院长皮埃罗·斯加鲁菲(Piero Scaruffi) 在其著作《人类2.0》中提出,人类发展将进入“2.0” 时代,人类历史上几千年来的“生、老、病、死”大问题,已正式被纳入技术的解决范畴,接下来的科技革命将可能会重新定义人类。 过去几年里, 3D打印、uu快3软件/UU快三软件【致富彩经】...

2019-06-13 16:34:25

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快递小哥再见!机器“快递员”将用自动驾驶货车送货

福特的送货机器人终于有腿啦! 福特近日宣布,给自家的自动送货车将配备有双腿的机器人Digit,这样就可以真正实现全自动送货上门啦。 Digit是Agility Robotic研发的类人机器人,今年早些时候就登上IEEE Spectrum杂志封面。它比普通机器人更加灵活,能够在崎岖不平的地面上行走、...

2019-06-13 14:25:30

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python与R(对比SAS),我该选择哪种工具?

介绍 我们热衷于比较! 从智能手机中的三星,苹果和HTC,移动操作系统中的iOS,Android和Windows,到即将进行选举的候选人的比较,或为世界杯团队选择队长,比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论,你需要做的就是在一个充满激情的论坛里抛出一个相关的问题,然后看着它发酵。这个过程的美妙...

2019-06-13 12:42:02

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如何基于学习策略对机器学习进行分类?

在有关学习策略的研究中,学习策略的界定始终是一个基本问题。对于什么是学习策略,人们从不同的研究角度和使用不同的研究方法,提出了各自不同的看法。在机器学习中学习是一项复杂的智能活动,学习过程与推理过程是紧密相连的,为了改善机器学习系统,我们有许多改善机器学习系统的方法,比如增加更多的训练集,修改神经...

2019-06-12 17:43:56

阅读数 92

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完美假期第一步:用Python找寻最便宜的航班!

“你喜欢旅游吗?” 这个简单的问题经常会得到一个积极的回复甚至还会额外收到一个或两个冒险的故事。通常来讲,旅行是一种体验新文化和拓宽自己视野的好方法。 但如果把问题换成“你喜欢查机票的过程吗?”,我敢肯定大家的反应一定会不那么热情… 那么,用Python解决你的难点吧!本文作者Fábio Neve...

2019-06-12 15:35:10

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机器学习在金融、法律等领域的技术应用

随着机器学习和数据科学的不断发展,在工业界出现了越来越多的相关技术应用,学科交叉已经成为必然趋势,相关技术在越来越多的领域得到了应用,机器学习、数据科学和其他学科的结合已经成为了必然趋势。在本文中,我们给大家分享了一个包含机器学习和数据科学技术在工业界开源应用的 Github 项目,具体领域包括会...

2019-06-12 14:48:57

阅读数 163

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