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机器学习Tips:关于Scikit-Learn的 10 个小秘密

原文 | https://towardsdatascience.com/10-things-you-didnt-know-about-scikit-learn-...

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阅读人工智能论文的十条建议

在这篇文章中,为了你的阅读乐趣,我列出了今年阅读人工智能论文的十条建议(以及其他一些进一步的阅读建议)。

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集成学习:一种先进的机器学习方法

集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功,并成为机器学习领域的“常青树”,受到学术界和产...

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数 学 专 业 劝 退 指 南

随着这两天各地陆续公布高考分数线,填报志愿这个“人生大事”也马上要开始了,很多图灵的学生读者留言表示对选择专业有些疑虑,其中有个比较深刻的例子。

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机器学习工程师心得:特征工程比超参数调优更重要

事实上,特征工程比超参数调优更重要,这是作为一个教训和一个重要的提醒而言的,这将彻底改变在构建任何机器学习模型之前处理问题和数据的方式。

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16万高中生今年没高考,用统计模型估成绩

由于疫情的原因,全球受认可度最高的基础教育组织“国际文凭(IB)在今年5月被迫取消了期末统考。

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卧槽,我学会了用Python预测股票价格

作为一种技术手段,预测在金融、证券领域的应用非常广泛,尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法,并基于此对数据进行预处理,接着使用数据分析方法,建...

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2020上半年,这些口碑炸裂的好书诞生了,我读过其中4本

1995年【机械工业出版社华章公司】以计算机科技图书起家,25年来乘风破浪。在互联网爆炸式的信息轰炸和新媒体冲击下,以及在与电子书正面对决中,华章的图书产品依旧...

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机器学习入门:硬核拆解GBDT

Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱...

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赠书|机器学习、数据科学、数据分析,到底有啥区别?

之前我是数据分析师的时候,我想继续深造成为一名数据科学家,我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言,我甚至觉得数据科学是数...

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玩转机器学习:基于多损失函数的模型融合

原理其实很简单,利用不同损失函数的特性,结合使用不同损失函数分别训练多个模型,将多个训练得到的模型结果进行加权平均或分段预测。这里我们使用的是MAE 和 MSE...

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数据分析知识点速查表

Python 被称为万能胶水语言,适用性强,能轻松实现很多数据科学应用,还能使数据分析工作自动化。

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Matplotlib数据可视化:饼图与箱线图

pie()方法返回一个tuple,第一个元素为每个扇形对象组成的list,第二个元素为每个扇形的标签Text对象,第三个元素为每个扇形的数值标签对象,通过这三个...

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Matplotlib数据可视化:图片展示与保存

除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过imshow()方法和savefig()方法实现。

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万字案例 | 用Python建立客户流失预测模型(含源数据+代码)

客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的,一旦客户流失,成本浪费不说,挽回一个客户的成本更大。

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COVID-19数据分析实战:统计分析及可视化

第一篇文章和第二篇文章我们对line list 数据集进行清洗,以及对文本内容进行词云分析。

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COVID-19数据分析实战:WordCloud 词云分析

上一篇文章(链接)我们对COVID19_line_list数据集进行了清洗以及初步分析。本文中我们将分析如何用词云来展示文本信息的概要。

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COVID-19数据分析实战:数据清洗篇

2020 年全球的关键词非COVID19 莫属。虽然现在关于病毒的起源众说纷纭,也引起了不小的外交冲突。作为数据爱好者,还是用数据说话比较靠谱。

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Matplotlib数据可视化:柱状图与直方图

matplotlib中提供了bar()和barh()两种方法画柱状图,bar()用来画垂直柱状图,barh()画水平柱状图,两者参数大同小异,如下所示:

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Matplotlib数据可视化:折线图与散点图

对于折线图的绘制,在之前文章的示例中都有使用,在面向对象绘图方法中,一般是创建axes实例后调用plot()方法实现折线图绘制,并通过传递各种参数实现对图像的设...

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