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2018 年 04 月 24 日文章目录
AlphaGo之父:没有AI,人类理解世界如何突破?
BBC分析了365个职业,发现最不可能被机器淘汰的居然是……
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第1章 机器学习概览什么是机器学习?为什么使用机器学习?机器学习系统的类型批量和线上学习基于实例vs基于模型学习机器学习的主要挑战测
什么是 Apache Spark?大数据分析平台如是说
会诈唬、会算计、会打扑克的AI会搞什么事情?
《利用Python进行数据分析·第2版》 附录B 更多关于IPython的内容(完)B.1 使用命令历史B.2 与操作系统交互B.3 软件开发工具B.4 使用IPython高效开发的技巧B.5 IPy
数据猿投融资频道上线,为你在大数据风口上打破信息不对称
盘点金融领域里常用的深度学习模型
吴恩达的离职是中国AI发展的一个挫折?
大数据时代统计学发展的若干问题
十道算法题[二]
培养了57位AI与大数据领域的专家,这家中国院校有多牛?
秘密推出国产阿尔法狗,腾讯AI 在下一盘大棋?
《区块链:定义未来金融与经济新格局》摘抄笔记第0章 必然的出现第1章 区块链是什么第2章 区块链带来的新机遇第3章 区块链的应用场景第4章 区块链技术原理
《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其
构想:中文文本标注工具
十种常用的的数据分析思路,你都知道吗?
《利用Python进行数据分析·第2版》第14章 数据分析案例14.1 来自Bitly的USA.gov数据14.2 MovieLens 1M数据集14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名14.4
《利用Python进行数据分析·第2版》第12章 pandas高级应用12.1 分类数据12.2 GroupBy高级应用12.3 链式编程技术12.4 总结
走近 Python (类比 JS)
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