Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论，商业属性和来自多个大都市地区的超过20万张照片。这是一个常用的全球NLP挑战数据集，包含5,200,000条评论，174,000条商业属性。 数据集下载地址为：
论文标题：You eat with your eyes first: Optimizing Yelp Image 论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.01434 论文单位：斯坦福大学
本文是《NLP 可以很好玩》系列教程的第二篇，由作者 Adam Geitgey 授权在人工智能头条翻译发表。
在深入研究特征工程之前，让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此，让我们从数据和模型等基本概念入手。
随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此，拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。
最近，最火的电视剧莫过于《大秦赋》了，自12月1日开播后，收获了不错的口碑。然而随着电视剧的跟新，该剧在网上引起了激烈的讨论，不仅口碑急剧下滑，颇有高开低走的趋势，同时该剧的评分也由最初的8.9分，下降到了现在的6.5分。
来源：DeepHub IMBA 本文约1500字，建议阅读5分钟 本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。 随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研
learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习？》一文中，我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势，包括：
可视化神经网络总是很有趣的。例如，我们通过神经元激活的可视化揭露了令人着迷的内部实现。对于监督学习的设置，神经网络的训练过程可以被认为是将一组输入数据点变换为可由线性分类器分离而表示的函数。所以，这一次，我打算通过利用这些（隐藏的）的表示来产生可视化，从而为这个训练过程带来更多内部细节。这种可视化可以揭示和神经网络性能相关的有趣的内部细节。
好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。
Yelp是美国著名商户点评网站，创立于2004年，囊括各地餐馆、购物中心、酒店、旅游等领域的商户，用户可以在Yelp网站中给商户打分，提交评论，交流购物体验等。
对于天下霸唱的鬼吹灯，相信很多小伙伴都知道，它可谓是国内盗墓寻宝系列小说的巅峰之作，最近得知该系列小说的《龙岭迷窟》部分被制作成了网剧，已经于 4 月 1 日开播了，主要演员潘粤明、姜超、张雨绮等都是一些大家比较熟悉的面孔，网剧质量、剧情还原度等到底怎么样呢？我们通过本文来简单了解一下。
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大家好，我是Bynn，数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天，我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条：
《南方车站的聚会》由刁亦男执导，主要演员包括：胡歌、桂纶镁、廖凡、万茜等，该片于 2019 年 5 月 18 在戛纳电影节首映，2019 年 12 月 6 日在中国正式上映。故事灵感来自真实新闻事件，主要讲述盗窃团伙头目周泽农（胡歌饰），在重金悬赏下走上逃亡之路，艰难寻求自我救赎的故事。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
在之前的案例使用网络爬虫自动抓取图书信息中，我们通过简单的爬虫抓取了当当网的机器学习相关的图书数据，并保存为 ./input/books_total.csv 文件。通过爬虫采集原始数据，但是由于各种原因，原始数据往往会存在许多问题，例如数据格式不正确，数据存在冗余等等。因此第一手获得的原始数据不能直接使用，需要进行数据清洗。本案例基于爬取的书籍数据进行数据清洗，使其称为符合我们要求的数据。
网络爬虫是一种从互联网上进行开放数据采集的重要手段。本案例通过使用Python的相关模块，开发一个简单的爬虫。实现从某图书网站自动下载感兴趣的图书信息的功能。主要实现的功能包括单页面图书信息下载，图书信息抽取，多页面图书信息下载等。本案例适合大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫。
在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。
外出旅游，酒店一定会占据一大部分开销。哪些酒店的价格是合理的？这个价格配得上它的地理位置么？这个价格和它对应的服务匹配么？数据侠 Johnnie 以纽约的酒店为例，尝试用数据一窥决定酒店价格的因素，做出一份出行居住指南。
将神经网络可视化是非常有趣的。对于监督学习而言，神经网络的训练过程可以看做是学习如何将一组输入数据点转换为可由线性分类器进行分类的表示。本文我想利用这些（隐藏）表示进行可视化，从而更加直观地了解训练过程。这种可视化可以为神经网络的性能提供有趣的见解。
在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。近来，我盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大
让我们看看在监督学习中对数转换如何执行。我们将使用上面的两个数据集。对于 Yelp 评论数据集, 我们将使用评论的数量来预测商户的平均评级。对于 Mashable 的新闻文章, 我们将使用文章中的字数来预测其流行程度。由于输出是连续的数字, 我们将使用简单的线性回归作为模型。我们在没有对数变换和有对数变换的特色上，使用 Scikit Learn 执行10折交叉验证的线性回归。模型由 R 方评分来评估, 它测量训练后的回归模型预测新数据的良好程度。好的模型有较高的 R 方分数。一个完美的模型得到最高分1。分数可以是负的, 一个坏的模型可以得到一个任意低的负评分。通过交叉验证, 我们不仅得到了分数的估计, 还获得了方差, 这有助于我们判断两种模型之间的差异是否有意义。
人工智能时代，最需要学习的编程语言是：python 。笔者是个 python 小白，昨天花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目 。
选自Analytics Vidhya 作者：Pranav Dar 机器之心编译 参与：陈韵竹、路 本文介绍了 25 个深度学习开放数据集，包括图像处理、自然语言处理、语音识别和实际问题数据集。 介绍 深度学习（或生活中大部分领域）的关键在于实践。你需要练习解决各种问题，包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是，从哪里获得数据呢？现在许多论文都使用专有数据集，这些数据集通常并不对公众开放。如果你想学习并应用技能，那么无法获取合适数据集是个问题。 如果你面临着这个问题，本文可以为
在本文中，我们将研究FastText，它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
少了数据，我们的机器学习和深度学习模型什么也干不了。这么说吧，那些创建了数据集、让我们可以训练模型的人，都是我们的英雄，虽然这些人常常并没有得到足够的感谢。让人庆幸的是，那批最有价值的数据集后来成了「学术基准线」——被研究人员广泛引用，尤其在算法变化的对比上；不少名字则成为圈内外都耳熟能详的名称，如 MNIST、CIFAR 10 以及 Imagenet 等。
專 欄 ❈ 伟楠，Python中文社区专栏作者，数据分析师，知乎专栏：数据故事会。 https://www.zhihu.com/people/hao-wei-nan ❈ 前段时间上映的《羞羞的铁拳》可谓是票房大丰收啊，截止到我写这篇文章时，我看了眼猫眼的数据，票房已经21.7亿了。这也使它成为继《战狼2》、《美人鱼》和《捉妖记》后第四部票房过 20 亿的国产电影，在国内票房史上排第6位啊啊啊~ 📷 猫眼数据 那么面对这么一部票房收割机，投资人肯定是笑的合不拢腿【大雾】嘴了，
AI 科技评论按：数据集对于深度学习模型的重要性不言而喻，然而根据性质、类型、领域的不同，数据集往往散落在不同的资源平台里，急需人们做出整理。 fast.ai 近期将这些重要的数据集汇总到了一篇文章里，雷锋网 AI 科技评论把文章编译如下。
前几天受朋友委托要爬取携程网和去哪儿网一些景点的评论，在翻阅了许多代码后并自己改写后终于完成。
文章主要介绍了神经网络模型在自然语言处理领域的应用，包括机器翻译、文本分类、情感分析、命名实体识别、图像字幕生成、对话生成、机器阅读理解、摘要生成等任务。文章还介绍了目前存在的比较优秀的开源工具包，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、NLTK、Spacy等，并给出了使用这些工具包进行自然语言处理任务的示例。此外，文章还探讨了自然语言处理未来发展的趋势，如多语言、多模态、跨语言等，并提出了相应的研究问题。
原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
京东商品详情页中的评价，有多个分类：【全部评价】、【晒图】、【视频晒单】、【追评】、【好评】、【中评】、【差评】。其中【全部评价】默认展现，其他需点击后展现。本文以按【差评】筛选采集为例讲解。实例网址：https://item.jd.com/100005185609.html；https://item.jd.com/100006607505.html；https://item.jd.com/100004770263.html。
标量、向量、空间 单个数字特征也称为标量。标量的有序列表称为向量。向量位于向量空间中。在绝大多数机器学习应用中, 对模型的输入通常表示为数字向量。向量可以被可视化为空间中的一个点。（有时人们从原点到那一点画一条线和一个箭头。在这本书中，我们将主要使用这一点。例如，假设我们有一个二维向量𝑣=[1，−1]。也就是说，向量包含两个数，在第一方向𝑑1中，向量具有1的值，并且在第二方向𝑑2中，它具有−1的值。我们可以在二维图中绘制𝑣。 📷 在数据世界中, 抽象向量及其特征维度具有实际意义。例如, 它可以代表一个人
随着大数据营销模式的发展，精准了解客户需求越来越重要，这其中最好的方式，就是直接收集客户意见。但客户意见往往天马行空，既无序又杂乱。虽然收集的意见不少，但分析出有效的信息少之又少。因此怎样从大量意见中挖掘出有效信息，真正读懂客户的心，成为一个刚需。
Jupyter Notebook（此前被称为IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。
工欲善其事必先利其器，ELK Stack的学习和实战更是如此，特将工作中用到的“高效”工具分享给大家。
“假设，是针对我们的分析结果而言。你希望最后输出一个什么结果，或者你需要证明什么结果，都可以当做假设！”
在线点评已经成为现代大众消费里的主流行为，我们在外出寻找一家餐馆时，往往会首先去看看吃过的人都如何评价。既然顾客都如此在意点评，饭店老板们就更不用说了。数据侠 John Yap 希望为餐饮老板们设计一个爬虫工具，通过分析用户评价，来让他了解自己的饭店的表现情况，制定相应的运营策略。让我们来看看John Yap 具体是怎么做的吧。
Python 数据科学教程：分析 Stack Overflow 2019 年 开发者调查表 https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python
前几天小编在家当主厨，从买菜到端上桌的全部流程都有小编操办，想着就弄一些简单一些的菜，就没有多想，可当小编去到超市站在一堆菜的面前却不知所措了，看着花花绿绿，五颜六色的菜不知道买什么，做什么菜。于是小编突发奇想，自己丰衣足食，弄一个菜谱生成器，随机生成 “三菜一汤”，完美解决买菜难的问题~
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，腾讯公司社交网络事业群总裁、腾讯公司高级执行副总裁汤道生先生和牛津大学互联网研究院主任、谷歌首席顾问Luciano Floridi教授围绕上述问题，
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
评论文本挖掘（Review Text Mining）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于从在线评论、社交媒体帖子和其他文本数据中提取有用信息。这种技术可以帮助企业和研究人员了解消费者对产品、服务和品牌的看法，从而为市场营销策略、产品开发和客户服务提供有价值的见解。
让我们进行一个常见的分析，您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效，那么您可以： 在 Yahoo 金融专区找一支股票。 下载历史数据，保存为 CSV 文件格式。 将 CSV 文件导入 Excel。 进行数学分析：回归、描述性统计或使用 Excel Solver 工具进行线性优化。 很好，但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法，使用 IPython 和 pandas 进行同种分析。 工具准备 IPython 库是使用 Python 的数据科学家的重要工具之一。该工具与 Excel 的最
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 宁云州，Aileen 呜啦啦啦各位小伙伴大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？了解过去一周AI爆点，一篇就够啦！ 新闻 如何规范人工智能 来源：纽约时报 Elon Musk坚持认为人工智能代表着“对人类存在的根本威胁”，这是一个令人惊恐的观点，AI仿佛成为了科幻小说中终结人类的怪兽。 然而，很多AI研究人员
说起湖南这个地方，大家想到的肯定是各种吃的，最常听到的就是臭豆腐，外焦里嫩，闻起来臭吃起来香，一口下去让人回味无穷。
该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作，包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时，还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理，包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后，通过一个具体的示例，演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理，并生成了对应的CSV文件。
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