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目标函数的经典优化算法介绍
> 本文使用通俗的语言和形象的图示,介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体,并提供了完整的实现代码。 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常,我们希望得到使代价尽可能小的参数集,而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被……
数据跨界 2018-12-28
Centos7服务器上安装R和Rstudio
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陆勤 2018-12-28
如何从头开始构建数据科学项目
> 使用柏林租赁价格分析的实例,包括如何从网络中抽取数据并进行清洗,获得更深入的见解,以及使用外部API设计特征等等。 有许多关于数据科学和机器学习的在线课程将指导您完成理论,并为您提供一些代码示例和对非常干净数据的分析。 然而,为了开始实……
陆勤 2018-12-29
进行机器学习和数据科学常犯的错误
> 我们研究了数据科学过程中的典型错误,包括错误的数据可视化、错误的缺失值处理、错误的分类变量转换等等。让我们学会如何避免。 这是这个系列的第2部分,请在这里找到第1部分—[如何从头构建数据科学项目](http://shujuren.org……
陆勤 2018-12-29
银行信贷数据集探索性数据分析
本文为了迭代一个探索性数据分析的通用模式,首先使用银行信贷数据进行探索性数据分析,希望能够得到一个通用的强大探索性解决方案。 数据导入 数据是来自klaR的GermanCredit数据. library(pacman) p_load(tid……
HopeR 2018-12-29
一个数据人的2018
> 王阳明先生说:“知行合一:知之真切笃实处即是行,行之明觉精察处即是知。” 2018年的最后一天,我来写下一个数据人的2018。 2018年,上半年在新零售行业里面做着算法工程师,利用新零售的领域知识,统计学和机器学习的方法,文本分析和……
陆勤 2018-12-31