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  • 训练数据也外包?这家公司“承包”了不少注释训练数据,原来是这样做的……...

    在机器学习领域,训练数据准备是最重要且最耗时的任务之一。实际上,许多数据科学家声称数据科学的很大一部分是预处理的,并且一些研究表明,训练数据的质量比你使用的算法类型更为重要。

    2020.03.13 0
  • 写给Python开发者:机器学习十大必备技能

    有时候,作为一个数据科学家,我们常常忘记了初心。我们首先是一个开发者,然后才是研究人员,最后才可能是数学家。我们的首要职责是快速找到无 bug 的解决方案。

    2020.03.10 0
  • 5大必知的图算法,附Python代码实现

    作为数据科学家,我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗?在互联世界中,用户不能被视为独立实体。他们之间具有一定的关系,在构建机器学习模型时,有时也希望包含这样的关系。在关系型数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间使用这种关系,但在图形数据库中,这样做是相当简单的。在这篇文章中将为大家介绍一些重要的图算法,以及Python 的代码实现。

    2019.09.11 0
  • 基础必备 | Python处理文件系统的10种方法

    通过一个能够实现与文件系统进行交互的Python程序,我们可以实现很多有趣的应用,但是大部分人并不知道如何实现这种交互。本文为相关研发人员和数据科学家提供了一个实现指南,并重点介绍10个基本的os和shutil命令,以便通过脚本实现Python程序与文件系统的自动交互。

    2019.06.05 0
  • 一文教你如何愉快地迁移到Python 3

    Python 生态系统在 Python2 和 Python3 中共存,而 Python2 仍在数据科学家中使用。到2019年底,也将停止支持 Python2。至于Numpy,2018年9月之后任何新功能版本都将只支持Python3。所以迁移到Python3刻不容缓,当然不止是这些,还有些新特性让我们跟随后面到文章一一进行了解。