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蒙特卡洛方法简介
介绍 数据分析过程中出现的两大类数字问题是优化和积分问题。并非总是能够分析性地计算与给定模型关联的估计量, 因此经常导致我们考虑数值解。避免该问题的一种方法是使用仿真。蒙特卡洛估计是指从概率分布中模拟假设抽取, 以计算该分布的大量数量。 蒙...
深度学习 第21页
Python中线性回归的要点
本文概述 了解回归问题 线性回归-如何运作？ 优化线性回归模型-各种方法 最小二乘回归 梯度下降的优化 正则化 仍然值得花时间学习线性回归吗？ Python案例研究 包起来！ 数据科学领域取得了空前的进步。它将统计, 线性代数, 机器学习,...
机器学习和深度学习之间的差异
本文概述 什么是人工智能？ 机器学习 深度学习！ 深度学习与机器学习之间的比较！ 前景 总结 首先, 你将学习人工智能, 然后转向机器学习和深度学习。你将进一步学习机器学习与深度学习有何不同, 深度学习属于这两个学习领域。最后, 将向你介绍...
详细教程：R数据导入教程指南
本文概述 检查数据 准备你的R工作区 将CSV, TXT, HTML和其他常见文件读入R 将SAS, SPSS和其他数据集读入R 将数据库和其他来源读入R 这仅仅是个开始… 将数据加载到R中可能非常令人沮丧。你几乎想要进入R的每种文件类型似...
面向初学者：R中的机器学习
本文概述 简介：R中的机器学习 步骤 将R用于k最近邻(KNN) 步骤1。获取你的数据 第二步。了解你的数据 第三步现在要去哪里？ 第四步。准备工作区 第五步。准备数据 第六步。实际的KNN模型 第七步。模型评估 带有插入符号的R中的机器学...
Python中的AdaBoost分类器
本文概述 集成机器学习方法 AdaBoost分类器 AdaBoost算法如何工作？ 用Python建立模型 优点 缺点 总结 近年来, 增强算法在数据科学或机器学习竞赛中得到了广泛的普及。这些比赛的大多数获胜者都使用增强算法来实现高精度。这...
BI和分析平台的比较
本文概述 我认为你知道数据对公司各个级别的重要资产, 无论他或她是执行官还是董事, 数据都起着关键作用。但是拥有大量数据并不会使公司成功, 除非他们从中获取有价值的信息。 这些信息将直接或间接影响收入。为了从大型数据补丁中获取信息, 需要使...
Python机器学习入门开发权威简介
本文概述 介绍 什么是k最近邻？ 加载虹膜数据 分析你的数据 预处理数据 KNN模型 评估模型 走得更远！ 你将在著名的Iris数据集上实现KNN。 注意：你可能需要考虑学习使用Python进行机器学习的课程, 或者想了解ML的发展背景, ...
使用Auto-Keras进行自动化机器学习
本文概述 了解标准的机器学习管道 机器学习管道如何实现自动化？ 自动化机器学习简介 用于自动机器学习的Python库 auto-keras简介 尾注 由于srcmini, Coursera, Udacity等组织不断努力研究如何有效地, 灵...
在Python中使用Zip文件
本文概述 例外情况 类 方法 处理Zip文件 使用循环和zipfile使用密码提取多个子邮政编码 目录 使用Zip文件的先决条件 什么是Zip文件？ 用于Zip文件？ zipfile模块 例外情况 zipfile.BadZipFile zi...