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:智适应的教学原理采用测学练测的模式，通过先行测试-边学边练-综合测试的方式，首先精准测试出孩子的知识漏洞和薄弱点，然后再有针对性地学习。孩子在测试中的每个薄弱点和所学知识的掌握情况形成科学的知识图谱，通过知识图谱测出孩子薄弱点的根源在哪，这是任何人和自己做题是无法达到的。这也是为什么谷歌开发的机器人Alphago能战胜围棋大师李世石。乂学教育也是用了一个类似AlphaGo的体系，去模拟特级教师的大...
SwordFly
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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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...2017年1月19日更新, 作者: Matthew Corrigan 使用感知器的Python机器学习简介 每个熟悉技术的人都听说过机器学习。但都认为必得高智商的数学大师才能搞, 咋也得懂微积分才整机器学习吧。其实没那么难，本文将指导您在没有任何高...
...2017年1月19日更新, 作者: Matthew Corrigan 使用感知器的Python机器学习简介 每个熟悉技术的人都听说过机器学习。但都认为必得高智商的数学大师才能搞, 咋也得懂微积分才整机器学习吧。其实没那么难，本文将指导您在没有任何高...
...到处都是，市面上各种各样的书籍也到处都是，而且目前在线教育最火的领域也是这个，各种各样的机器学习的在线教育的班，学费还挺贵。 但是你发现没有，所有这些谈论的机器学习都是在谈论模型，什么《深入理解XXX模型...
...知的大规模开放式在线课程（MOOC）。2012 年，Thrun 创立了在线教育创业公司 Udacity，吴恩达也联合创立了另一家在线教育创业公司 Coursera。就在同一年，哈佛大学和麻省理工学院（MIT）联合组建了 edX——一个非营利性的 MOOC 提供...
...部部署在UCloud云平台上。这首先帮助他们省下了前期装配机器，后期专人维护的时间和人力成本，而云计算特有的弹性扩容，与水杉在线的发展节奏十分吻合，一开始，我们无法精准估算后期发展过程中，究竟需要配置多少台...
...的时候几乎一样。但是除了预测分析之外，Target现在依靠机器学习来分析购物的习惯，从而优化供应链并且为客户提供个性化的服务。 在Target，我们的目标是通过广泛应用数据的技术让购物更有趣，更贴近我们的客人——相...
... Python之机器学习第一弹。 Python被称为最简单好上手的语言之一，基于其极强的关联性，对各种库的引用，和资源的关联，使其实现功能非常容易。一些底层逻辑不需过多过深的...
...称深度学习专家、大咖的人，其实名不副实。这些人没有机器/深度学习的教育或者研究背景，只是装上TensorFlow运行了一些GitHub上搞来的代码，然后就自认专家，写博客、写教程、甚至出书。这让我很困扰，这破坏了深度学习的...
...组合A/B测试，以供算法进行在线实验，并能在线进行动态机器资源分配以达到资源的最大化利用。 魅族整个产品线都有用到推荐，包括资讯、视频、应用中心、个性化中心、广告等业务，魅族的推荐平台在其中起到了关键的作...
...组合A/B测试，以供算法进行在线实验，并能在线进行动态机器资源分配以达到资源的最大化利用。 魅族整个产品线都有用到推荐，包括资讯、视频、应用中心、个性化中心、广告等业务，魅族的推荐平台在其中起到了关键的作...
...？ 老师上课时候就说过：传统算法解决确定性问题，而机器学习解决非确定性问题。 好吧，确实激起了我的兴趣，所以系统学习一下吧。 2. 机器学习算法 机器学习算法和普通算法还是有很大区别的。它不要求百分之百准确，...
...？ 老师上课时候就说过：传统算法解决确定性问题，而机器学习解决非确定性问题。 好吧，确实激起了我的兴趣，所以系统学习一下吧。 2. 机器学习算法 机器学习算法和普通算法还是有很大区别的。它不要求百分之百准确，...
... 1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有...
...供细颗粒度的参考架构，是本文的重要目标。 算法部分 机器学习涉及优化理论、统计学、数值计算等多个领域。这给那些希望学习机器学习核心概念的系统开发工程师带来了很大的障碍。不过，复杂的概念背后往往蕴藏着朴素...
...供细颗粒度的参考架构，是本文的重要目标。 算法部分 机器学习涉及优化理论、统计学、数值计算等多个领域。这给那些希望学习机器学习核心概念的系统开发工程师带来了很大的障碍。不过，复杂的概念背后往往蕴藏着朴素...
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
