寫的好棒
平均值和期望及頻率和概率以的聯(lián)系區(qū)別期望就是平均數(shù)隨樣本趨于無窮的極限概率是頻率隨樣本趨于無窮的極限 一汁果、期望和平均值的主要區(qū)別涡拘？ 期望主要是針對大群體數(shù)據(jù)的計算，平均值主要針對小群體的計算据德。 均值是不是期望鳄乏？...
發(fā)簡信
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職場中，請你遠(yuǎn)離這4種性格的領(lǐng)導(dǎo)前幾天裹唆，一個朋友說TA又離職了： 領(lǐng)導(dǎo)天天沒事在辦公室溜達(dá)來溜達(dá)去誓斥，一看老板一來，就跑到TA的工位旁指指點(diǎn)點(diǎn)许帐，對TA做什么都不滿意劳坑。一份校招設(shè)計稿上讓TA改了二十幾遍，一會覺...
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KNN算法實(shí)現(xiàn)及其交叉驗證KNN算法 用NumPy庫實(shí)現(xiàn)K-nearest neighbors回歸或分類框仔。 鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN拄养，k-NearestNeighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類...
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奇跡（一定要逃離乏味的人生离斩，哪怕以一種荒謬的方式）
第一次讀日本文學(xué)，敘事的風(fēng)格常常讓我在現(xiàn)實(shí)和二次元之間來回穿梭”衲洌瑣碎又溫馨的日常是全部跛梗，明明已經(jīng)過了做夢的年紀(jì)，兩個小孩子卻愿意相信新干線開通時棋弥，兩列動車交匯的瞬間會有奇跡發(fā)...
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非常好
七步精通Python機(jī)器學(xué)習(xí)
開始漾岳。這是最容易令人喪失斗志的兩個字。邁出第一步通常最艱難家乘。當(dāng)可以選擇的方向太多時蝗羊，就更讓人兩腿發(fā)軟了。從哪里開始仁锯？本文旨在通過七個步驟，使用全部免費(fèi)的線上資料翔悠，幫助新人獲取...
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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning荸恕，ML)是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能死相，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能融求。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的算撮、潛在有用的生宛、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)肮柜，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具陷舅。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)莱睁，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘预明，計算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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我的算法學(xué)習(xí)之路原文鏈接：http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/原文作者：Lucida 關(guān)于嚴(yán)格來說缩赛，本文題目應(yīng)該是 我的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和...
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鑒于越來越多的初學(xué)者進(jìn)行爬蟲分享酥馍，本著“精進(jìn)”的原則，將提高收錄爬蟲文章的門檻阅酪。 1. 編程語言 2. 爬蟲知識 3. 持續(xù)精進(jìn)
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使用Python語言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲然源省（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘必孤、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。也包含python的基本使用瑞躺。
