回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
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回答:如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。总结：千万不要小看面试官，即使他是个...
Apollo
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回答:在日常开发运维工作中，经常会遇到多台服务器上的数据同步问题，特别是集群部署时，如果不是自动化同步数据，全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具，使用它可以增量备份，不光光支持本地复制还支持远程同步，功能十分强大。1、Rsync优点：Rsync在第一次同步时是全量同步，后面同步时只会传输修改过的文件；在传输过程中还可以进行压缩传...
wangtdgoodluck
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我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例，为大家讲解各种各样算法的原理和用途，但却对调参探究甚少。这中间有许多原因，其一是因为，调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论；...
深度学习的理论还存在诸多神秘之处。近来很多机器学习理论研究者都在关注神秘的泛化（generalization）：为什么训练后的深度网络能在之前并未见过的数据上取得良好的表现，即便它们的自由参数的数量远远超过了数据点的数...
决策树(decision tree) 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节...
机器学习算法可以通过学习就可以弄清楚如何去执行一些重要的任务。在手动编程不可行的情况下，这种方法通常既可行又经济有效。随着可获取的数据在逐步增多，越来越多更加复杂的问题可以用机器学习来解决。事实上...
机器学习算法可以通过学习就可以弄清楚如何去执行一些重要的任务。在手动编程不可行的情况下，这种方法通常既可行又经济有效。随着可获取的数据在逐步增多，越来越多更加复杂的问题可以用机器学习来解决。事实上...
利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑，谁也没有料到所谓的深度学习算法能做得这么好。...
方差/偏差权衡 在统计学和机器学习领域，一个重要的理论结果是，模型的泛化误差可以被表示为三个截然不同的误差之和。 偏差 这部分泛化误差的原因在于错误的假设，比如假设数据是线性的，而实际上是二次的。高偏差...
TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。 而基于 TensorFlow 的轻...
...出60周年，的《Nature》杂志专门开辟了一个人工智能 + 机器人专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章Deep Learning。本文为该综述文章中文译文的上半部分，深入浅...
...出在哪个层次它们的组件能够起作用。之后，他给出了从机器学习（ML）向真正人工智能迁移的3个关键点：大量数据，非常灵活的模型，强大的先验，而且，因为经典ML可以处理前两个关键点，所以他的博客是关于如果处理第三...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
李义
李昌杰
张红新
