腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
数据分析1480
专栏成员
举报
433
文章
651570
阅读量
100
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(433)
python(155)
编程算法(134)
数据分析(84)
机器学习(39)
神经网络(37)
sql(31)
https(31)
深度学习(29)
网络安全(27)
numpy(26)
数据库(25)
人工智能(25)
大数据(24)
r 语言(22)
爬虫(18)
开源(16)
决策树(13)
数据处理(13)
数据可视化(13)
scala(12)
ide(12)
正则表达式(12)
windows(12)
matlab(11)
linux(11)
线性回归(11)
数据结构(10)
github(9)
http(9)
git(8)
数据挖掘(7)
java(7)
javascript(6)
html(6)
云数据库 SQL Server(6)
文件存储(6)
hive(6)
scrapy(6)
php(5)
电商(5)
企业(5)
游戏(5)
推荐系统(5)
tcp/ip(5)
微信(5)
c++(4)
json(4)
api(4)
腾讯云测试服务(4)
mongodb(4)
图像处理(4)
网站(4)
容器(4)
serverless(4)
bash(3)
xml(3)
django(3)
打包(3)
存储(3)
hadoop(3)
面向对象编程(3)
markdown(3)
sas(3)
聚类算法(3)
数据科学(3)
其他(2)
ios(2)
node.js(2)
css(2)
嵌入式(2)
unix(2)
windows server(2)
bash 指令(2)
云直播(2)
分布式(2)
spark(2)
监督学习(2)
keras(2)
flash(2)
scikit-learn(2)
无监督学习(2)
机器人(2)
微服务(2)
腾讯云开发者社区(2)
jupyter notebook(2)
excel(2)
pandas(2)
plot(2)
解决方案(2)
统计(2)
图表(2)
费用中心(1)
对象存储(1)
腾讯云学堂(1)
tensorflow(1)
mac os(1)
c 语言(1)
actionscript(1)
bootstrap(1)
regex(1)
jquery(1)
android(1)
arm(1)
sqlite(1)
云数据库 Redis(1)
flask(1)
jar(1)
搜索引擎(1)
中文分词(1)
centos(1)
容器镜像服务(1)
访问管理(1)
命令行工具(1)
云数据库 MongoDB(1)
文字识别(1)
机器翻译(1)
金融(1)
出行(1)
缓存(1)
shell(1)
gui(1)
sql server(1)
dns(1)
opencv(1)
ftp(1)
grep(1)
自动化测试(1)
selenium(1)
kernel(1)
uml(1)
迁移学习(1)
anaconda(1)
信息流(1)
虚拟化(1)
ascii(1)
学习方法(1)
腾讯云图数据可视化(1)
数据集成(1)
class(1)
com(1)
csv(1)
data(1)
date(1)
dynamic(1)
embedding(1)
facebook(1)
for循环(1)
function(1)
gif(1)
history(1)
import(1)
key(1)
label(1)
layer(1)
layout(1)
legend(1)
lines(1)
list(1)
map(1)
message(1)
mutex(1)
pascal(1)
percentage(1)
precision(1)
repeat(1)
select(1)
semaphore(1)
set(1)
size(1)
sum(1)
title(1)
web(1)
wifi(1)
布局(1)
产品(1)
函数(1)
技巧(1)
计算机科学(1)
数学(1)
思维导图(1)
最佳实践(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
【干货】特征选择的通俗讲解!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
据《福布斯》报道,每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后,可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析,以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下,在开始任何统计分析之前,需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析,例如:
1480
2021-12-20
599
0
引用次数在15000次以上的都是什么神仙论文?
腾讯云开发者社区
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
本文结合总结梳理了知乎上“引用次数在15000次以上的都是什么论文?”这一问题的经典回答,希望能帮助到各位进一步了解领域内的相关进展。并且通过阅读这些经典论文或许也会给您带来不少启发。
1480
2021-07-12
1K
0
干货分享--统计学知识大梳理(第二部分)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
为了让读者更好理解,笔者概率论中最核心的概念以及概念之间彼此的关系绘制成了下图,那么接下来笔者开始“讲故事”了。
1480
2020-03-05
557
0
实战:手把手教你用朴素贝叶斯对文档进行分类
数据挖掘
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。
1480
2020-02-19
1.5K
0
小白也能看懂的seaborn入门示例
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
1480
2019-11-07
4.6K
0
教你如何灵活地用数据驱动的方式讲故事
数据可视化
神经网络
深度学习
人工智能
首先,你有思考过一个问题吗?当你的直觉与你所掌握的数据矛盾的时候,你是听从于直觉还是相信你所掌握的数据呢?2016年的一项调查发现,90%的决策者会更偏向听从自己的直觉,即凭借以往的经验来做决策。这听起来很不可思议,但它是真实存在的。决策者有时候会因为对数据的来源不确信,有时不确定数据的准确性,也有可能仅仅是因为决策者自身性格的原因。各种各样的因素都会导致决策者不相信数据,反而遵从直觉去做决策。
1480
2019-10-21
593
0
决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
决策树
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:
1480
2019-10-15
953
0
围观SVM模型在分类和预测问题上的强悍表现!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉,得到很多读者朋友的点赞和支持,本期我们继续分享SVM模型的其他知识,即两个实战的案例,分别用于解决分类问题和预测问题。本文所使用到的数据集,读者朋友可以在文末找到下载链接。
1480
2019-09-29
677
0
机器学习中常用的5种回归损失函数,你都用过吗?
线性回归
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦!
1480
2019-09-19
892
0
手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
SVM模型的核心是构造一个“超平面”,并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造,并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”,只有当这些问题解决了,SVM模型才能够起到理想的分类效果。
1480
2019-09-17
921
0
数据分析师职业漫谈
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
但为了避免“刻板印象”或者“职业想象”,了解一个职业尤其是自己可能要用来养家糊口的职业,最好的方式还是亲临现场亲自实践。
1480
2019-08-05
779
0
卡尔曼滤波及其在配对交易中的应用--Python落地
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
感谢周航和郭增岳的投稿,人工智能与量化交易公众号的运营者,他们热衷于人工智能和量化投资方面的研究。
1480
2019-08-05
1.7K
0
【机器学习笔记】:从零开始学会逻辑回归(一)
线性回归
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
逻辑回归是一个非常经典,也是很常用的模型。之前和大家分享过它的重要性:5个原因告诉你:为什么在成为数据科学家之前,“逻辑回归”是第一个需要学习的
1480
2019-08-05
610
0
随机森林:这或许是集成学习中最经典的一个 Bagging 算法了
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在 集成学习概述 中已经知道了常用的集成算法有两种:Bagging 和 Boosting。而在 Bagging 中,随机森林(Random Forest,RF)又是其中典型的代表了。没错,这篇文章我们就是来介绍随机森林的。
1480
2019-07-22
1.4K
0
决策树学习笔记(一):特征选择
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
相信很多朋友已经对决策树很熟悉了,决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法,它是一些集成学习如GBDT,XGboost等复杂模型的基础。这些高级模型比如XGboost可以非常好地拟合数据,在数据挖掘比赛以及工业界中都有着非常出色的表现,受到了无数爱好者的追捧。
1480
2019-07-14
1.5K
0
Python数据科学,用这些库就够了
python
机器学习
人工智能
深度学习
为了方便学习,本文列出的20个Python库将按领域进行分类,有些你可能并不熟悉,但是真的能提高你的模型算法实现效率,多一点尝试,多一些努力!
1480
2019-06-03
512
0
从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型(实战部分)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型(理论部分)》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识,在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解,能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解(文末有数据和源代码的下载链接)。
1480
2019-06-03
2.5K
0
从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型(理论部分)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前,先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式:
1480
2019-05-28
527
0
什么是机器学习?进来带你参观参观
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
线性回归
首先我们需要了解几个机器学习中的起码要知道是怎么回事的概念,了解了后面看代码才不会一脸懵逼。
1480
2019-05-23
452
0
【干货】推荐19款最常用的数据挖掘工具
sql
数据处理
数据可视化
数据库
人工智能
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡,数据呈指数增长。然而,大多数数据是非结构化的,因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息,并将其转换为可理解的和可用的形式。
1480
2019-05-23
1.5K
0
点击加载更多
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档