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文章/答案/技术大牛

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数据科学学习手札

记录自己的数据科学学习之路

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（数据科学学习手札52）pandas中的ExcelWriter和ExcelFile

　　pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter()，是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类，尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便，本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍；

2018-11-22

1.6K0

（数据科学学习手札49）Scala中的模式匹配

　　Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句，且更加稳健，本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍：

2018-09-07

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（数据科学学习手札41）folium基础内容介绍

　　folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet的相关功能，基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化，以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2，是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象，最后以几种方式将Map对象展现出来。

2018-07-10

5.5K0

（数据科学学习手札40）tensorflow实现LSTM时间序列预测

　　上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39;

2018-06-05

1.7K0

（数据科学学习手札39）RNN与LSTM基础内容详解

　　循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一类专门用于处理序列数据（时间序列、文本语句、语音等）的神经网络，尤其是可以处理可变长度的序列；在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中，RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好，而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势，最具有代表性的就是LSTM（long short-term memory），而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发，再到LSTM的网络结构和原理，对其有一个基本的认识和阐述；

2018-06-03

8380

（数据科学学习手札29）KNN分类的原理详解&Python与R实现

　　KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，也正是因为其原理简单，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面，即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点，就可以利用天然的临近关系来进行分类；

2018-04-26

1.3K5

（数据科学学习手札10）系统聚类实战（基于R）

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016

2018-04-17

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