木东居士的专栏

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木东居士

腾讯 · 数据分析 (已认证)

数据挖掘知识点串烧:SVM

关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~

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如何制作一份更具洞察力的商业BI报告?

随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:

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木东居士

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特征工程系列:特征预处理(下)

关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

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腾讯 · 数据分析 (已认证)

​特征工程系列:特征预处理(上)

关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

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《七天数据可视化之旅》第一天 数据可视化过程

Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。

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数据挖掘面试题之:梯度提升树

GBDT是机器学习面试中的常客,但是,要准确地说出它的原理却并不容易,除了掌握DT基本知识外,还要掌握加法模型、前向分步算法、梯度提升思想,本文是对这些知识点的...

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木东居士

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用python的算法工程师们,编码问题搞透彻了吗?

关于作者:Milter,一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者,欢迎志同道合的朋友多多交流

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特征工程系列:数据清洗

关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

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数据挖掘面试题之:朴素贝叶斯

关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~

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算法工程师应该具备哪些工程能力

最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章,有所感想,因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题,和大家分享一下居士关于算法工程师的技...

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数据挖掘面试题之:生成模型 VS 判别模型

最近,milter在进行算法工程师的面试,发现面试官特别钟爱生成模型和判别模型相关的问题,为了能够和面试官谈笑风生,milter精心整理了面试官可能问到的相关问...

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特征工程系列:特征筛选的原理与实现(下)

我们在《特征工程系列:特征筛选的原理与实现(上)》中介绍了特征选择的分类,并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现...

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特征工程系列:特征筛选的原理与实现(上)

数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功...

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木东居士

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当我们谈「面试」的时候,我们在谈些什么

关于作者:我是Jing,茶水间非资深潜水员,一个快3岁的数据分析师;爱数据分析爱读书爱海贼,欢迎一起交流探讨~

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木东居士

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数据团队思考:数据人的通用技能要求

最近经常遇到有朋友问下面这类问题,结合最近的一些思考,本篇聊一下,数据人该具备哪些通用的技能。

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木东居士

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ML/DL科普向:从Sklearn到TensorFlow

大数据、处理器等技术的成熟,将已经有60多年历史的“人工智能”推向了舞台中心。随着机器学习、深度学习等概念的火热,很多同学也摩拳擦掌,准备在人工智能这一“弯道”...

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木东居士

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“报表工程师”的自我修养

关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。

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木东居士

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数据团队思考:数据驱动业务,比技术更重要的是思维的转变

如果你也遇到了类似场景,那我们就可以继续今天的话题,讨论一下在数据团队中,该如何去做到数据驱动业务。如果没有遇到类似的场景,那也欢迎分享一下你们数据团队是对于数...

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木东居士

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数据团队思考:数据团队的工作内容

最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容,看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解,这次会从数据团队的角度出发有哪些...

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木东居士

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大数据的重要性(四百年前一场数据引发的动乱)

这个故事发生在大明朝万历年间,一个社会地位低下的军户,利用自己仅有的,对数据敏感的天赋,通过翻阅徽州歙县历年税粮账册,发现歙县二百年来一直独立承担本该六县共担的...

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