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:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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回答:入门后端，就是先选择C＋＋,java.c#.php等首先java现来说就是好找工作，岗位多，库多学会了不愁找工作，一点就是竞争压力会大点，c＃是方向多，后端，u3d..net都行。做桌面应用有这宇宙第一的vs更是如虎添翼，php呢就是和前端搭配起来容易入门。。。。各个语言都一样，联系走t型路线，现追求深度在追求广度。 一法通万发通。毕竟最重要的是思想和思维。解决问题的方法。再一个谁说只能选一门来...
zorro
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回答:在互联网时代，web软件开发是IT行业里非常重要的一个分支。目前已经发展到了web 2.0，使得用户和互联网有着非常紧密的关系，未来web 3.0和web4.0时代，将会给世界带来更大的创新，所以学习web开发，将是一个很有前途的发展方向。1、目前流行的web开发语言web开发分为前端和后端开发，前端开发所需要的知识包括Html、CSS和JavaScript等，这些技术掌握起来比较容易，但是内容比...
zilu
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介绍 在过去的几年里，人们对机器学习产生了新的兴趣。这种复苏似乎是由强大的基本因素推动的 - 全球各地的终端都在释放出的大量数据，并且这些数据的成本非常低廉，计算成本是有史以来是最低的！ 然而，并非每个...
关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。 使用Java程序消费SAP Leonardo的机...
关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。 使用Java程序消费SAP Leonardo的机...
前言 机器学习和深度学习现在很火！突然间每个人都在讨论它们-不管大家明不明白它们的不同！ 不管你是否积极紧贴数据分析，你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点，这里是它们关键词的google指数： ...
...会上兴奋地宣布了ML.NET的预览版，这是一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。ML...
数据预处理是机器学习中非常重要的步骤，为了能正确的分析数据，得到最佳的机器学习算法，拿到数据后我们一般来说都需要对数据进行预处理。数据预处理包括以下几个步骤： 导入数据集 处理缺失数据 分类数据 数据分...
...先决条件 建议在学习深度学习之前，你应该先了解一些机器学习的基础知识。这篇文章列出了完整的学习机器学习的资源。 如果你想要一个简单的学习版本。那么可以看下面的列表： 数学基础（特别是微积分，概率和线性代...
聚类 之前的课程中我们学习的都是监督学习相关的算法，现在来开始看非监督学习。非监督学习相对于监督非学习来看，其使用的是未标记的训练集而监督学习的是标记的训练集。换句话说，我们不知道向量y的预期结果，仅...
...数据的分析来优化业务行为。 数据科学很大程度上依赖机器算法，它能帮助我们发现数据的特征。要想洞察互联网般规模的数据还是很有挑战的，因此能够大规模的运行算法成为了我们的关键需求。随着数据的爆炸性增长，以...
TensorFlow是一个流行的机器学习框架，它可以帮助开发者构建和训练深度神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何安装TensorFlow并配置开发环境。 步骤1：安装Python TensorFlow是用Python编写的，因此首先需要安装Python。在Linux和Mac O...
...以及产品技术核心的认识。 回归本质——业务专家才是机器学习问题的最适解决者 AutoML对于人工智能社区来说并不能说是一个新潮的概念，国内国外的企业都陆续推出了自己的AutoML平台。但这些平台的使用者和服务对象往往是...
...好的解决了R的大数据级瓶颈问题。 SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用MLib机器学习库。 什么是Docker 参考前文 打造数据产品的快速原型：Shiny的Docker之旅，我们也可以知道，Docker是一种类似于虚拟机的技术，主要解决...
...好的解决了R的大数据级瓶颈问题。 SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用MLib机器学习库。 什么是Docker 参考前文 打造数据产品的快速原型：Shiny的Docker之旅，我们也可以知道，Docker是一种类似于虚拟机的技术，主要解决...
机器学习可能是当今技术中最重要的基本趋势。由于机器学习的基础是数据 - 大量的数据 - 很常见的是，人们越来越担心已经拥有大量数据的公司会变得更强大。这有一定的道理，但是以相当狭窄的方式，同时ML也看到了很多...
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...
未东兴
