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Anaconda包含numpy、sklearn這兩個(gè)第三方庫嗎？: 2023-04-24; 簡答： Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 兩個(gè)常用的第三方庫。這兩個(gè)庫在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，能夠幫助用戶進(jìn)行各種數(shù)學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析和模型訓(xùn)練等任務(wù)。詳解： Anaconda 是一個(gè)開源的 Pyt ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？: 2023-04-07; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法（Backpropagation）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，其本質(zhì)是通過最小化損失函數(shù)來尋找權(quán)重和偏置參數(shù)的最優(yōu)值。在深度學(xué)習(xí)中，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識(shí)別等領(lǐng)域中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？: 2023-04-03; 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分，對于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問題，并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。理論分析 BatchNorm ...

如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過擬合？: 2023-03-27; 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以用于各種應(yīng)用，包括圖像識(shí)別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等。但是，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少或模型過于復(fù)雜時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致過擬合問題。本文將介紹如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過擬合。 ...

為什么以及如何學(xué)習(xí)“生產(chǎn)性數(shù)據(jù)科學(xué)”？: 2022-02-28; 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)可以以不同程度的效率和生產(chǎn)力進(jìn)行實(shí)踐。無論應(yīng)用領(lǐng)域或?qū)I(yè)，數(shù)據(jù)科學(xué)家--初學(xué)者或經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員--都應(yīng)努力提高他/她在典型數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的所有方面的效率, 統(tǒng)計(jì)分析， ...

未來5年，數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位會(huì)短缺嗎？: 2022-02-28; c 在過去的五年里，當(dāng)python編程成為潮流時(shí)，我一直在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作。當(dāng)時(shí)，在2016年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)只是一些時(shí)髦的詞。當(dāng)時(shí)有一場關(guān)于谷歌自動(dòng)駕駛汽車和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的炒作。但是，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)垂死的職業(yè)嗎？: 2022-02-20; 介紹我最近讀到一篇文章，將數(shù)據(jù)科學(xué)描述為一個(gè)過飽和的領(lǐng)域。文章預(yù)測ML工程師將在未來幾年取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)這篇文章的作者，大多數(shù)公司致力于用數(shù)據(jù)科學(xué)解決非常相似的業(yè)務(wù)問題。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)即將消失的職業(yè)嗎？: 2022-02-15; 在一天結(jié)束時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家為一個(gè)組織提供的價(jià)值在于他們將數(shù)據(jù)應(yīng)用于真實(shí)世界的使用案例的能力。共享介紹我最近讀了一篇文章，描述數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)過度飽和的領(lǐng)域。這篇文章預(yù)測， ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù): 2018-08-24; 深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時(shí)，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta)； ...

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理: 2018-05-18; 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理在當(dāng)今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客戶關(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競爭?？蛻絷P(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合: 2018-03-31; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)集分類在有監(jiān)督(supervise)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集常被分成2~3個(gè)，即：訓(xùn)練集(train set) 驗(yàn)證集(validation set) 測試集(test set)。訓(xùn)練集用來估計(jì)模型，驗(yàn)證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或 ...

【國韻(北京)食品銷售有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2018-01-31; 【國韻(北京)食品銷售有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師直通倉是一家B2B供應(yīng)鏈平臺(tái)，上游和品牌商建立戰(zhàn)略合作，同時(shí)在城市內(nèi)建立數(shù)十個(gè)前置倉，把快銷日化、甚至生鮮等商品日直接前移到了前置倉里，通過把城市版圖畫成一個(gè) ...

基于標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)降低誤報(bào)率的算法優(yōu)化: 2017-12-30; 基于標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)降低誤報(bào)率的算法優(yōu)化無論是基于規(guī)則匹配的策略，還是基于復(fù)雜的安全分析模型，安全設(shè)備產(chǎn)生的告警都存在大量誤報(bào)，這是一個(gè)相當(dāng)普遍的問題。其中一個(gè)重要的原因是每個(gè)客戶的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)都 ...

SPSS聚類分析：二階聚類分析: 2017-12-18; SPSS聚類分析：二階聚類分析一、概念（分析-分類-兩步聚類）。是一個(gè)探索工具，用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組（或聚類），如果不揭示，這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個(gè)不錯(cuò)的特征使其 ...

SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型: 2017-11-19; SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型一、自動(dòng)線性模型（分析-回歸-自動(dòng)線性建模） 1、目標(biāo)（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)） 2、基本（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)）自動(dòng)準(zhǔn)備 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代的語言研究不能忽視的因果: 2017-08-11; 大數(shù)據(jù)時(shí)代的語言研究不能忽視的因果大數(shù)據(jù)是近年興起的概念,大體上是指通過一系列精煉、提取、分析,從龐雜、無序、多維的信息中獲取情報(bào)的一種方法。大數(shù)據(jù)研究讓我們有能力駕馭海量信息,使得以往變化莫測、 ...

從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸: 2017-07-10; 從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸數(shù)據(jù)分析師用r語言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多，也有很多數(shù)據(jù)分析師對于用r語言不是很了解，下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...

R語言-選擇“最佳”的回歸模型: 2017-06-03; R語言-選擇“最佳”的回歸模型嘗試獲取一個(gè)回歸方程時(shí)，實(shí)際上你就面對著從眾多可能的模型中做選擇的問題。是不是所有的變量都要包括？抑或去掉那個(gè)對預(yù)測貢獻(xiàn)不顯著的變量？還是需要添加多項(xiàng)式項(xiàng)和/或交互項(xiàng) ...

為什么說大數(shù)據(jù)工程師會(huì)在2017年越過越滋潤: 2017-05-03; 為什么說大數(shù)據(jù)工程師會(huì)在2017年越過越滋潤數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)在2017年終于實(shí)現(xiàn)了火力全開。本文為大家提供了一個(gè)有關(guān)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域詳細(xì)的“國情咨文”，以及投資機(jī)構(gòu)針對這一行業(yè)的見解和關(guān)鍵趨勢。寫在前面 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）: 2017-03-11; 機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中，它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合，也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí)，利 ...

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