收集各種Python與數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)分析舱馅、數(shù)據(jù)可視化奠伪、統(tǒng)計(jì)學(xué)掂墓、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)打掘、機(jī)器學(xué)習(xí)华畏、深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理以及面試、求職等相關(guān)的文章
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A/B Test（一）
AB測(cè)試介紹 什么是AB測(cè)試尊蚁？ A/B Test 是一個(gè)用于在線測(cè)試的常規(guī)方法唯绍，用于測(cè)試新產(chǎn)品或新功能。 如何操作 我們需要設(shè)置兩組用戶枝誊，一組設(shè)置為對(duì)照組况芒，采用已有的產(chǎn)品或功...
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數(shù)據(jù)分析師(運(yùn)營(yíng)/增長(zhǎng))面試必備資料集合01 什么是用戶行為 目的：分析用戶購(gòu)買行為用戶行為由最簡(jiǎn)單的五個(gè)元素構(gòu)成：時(shí)間绝骚、地點(diǎn)耐版、人物、交互压汪、交互的內(nèi)容粪牲。 量化指標(biāo)：將分析框架中的問(wèn)題形成可量化的指標(biāo)進(jìn)行衡量和評(píng)價(jià)如...
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人人都是產(chǎn)品經(jīng)理是以產(chǎn)品經(jīng)理腺阳、運(yùn)營(yíng)為核心的分享交流平臺(tái)。<br><br>微信公眾號(hào)：人人都是產(chǎn)品經(jīng)理（ID：woshipm）<br>
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版》第5章 pandas入門第1章 準(zhǔn)備工作第2章 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)穿香，IPython和Jupyter第3章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)亭引、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和矢量計(jì)算第5章 panda...
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深入談?wù)剋ord2vec原始的NNLM在訓(xùn)練詞向量時(shí)非常耗時(shí)，尤其是大規(guī)模語(yǔ)料上皮获，作者在論文后也提出了可能的優(yōu)化方案焙蚓，所以word2vec的關(guān)注點(diǎn)就是如果更加有效的在大規(guī)模語(yǔ)料上訓(xùn)練詞向量。每個(gè)訓(xùn)練...
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詞向量小結(jié)
更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至詞向量小結(jié)[https://xv44586.github.io/2019/10/22/w2v-summary/] 本文主要討論Glove和word2ve...
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清晰易懂啊洒宝，馬了練手開始??
yolov4環(huán)境搭建與訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
yolov4出來(lái)后购公，簡(jiǎn)單做下測(cè)試，看到結(jié)果還是相當(dāng)給力的雁歌。 注意看中間有個(gè)被遮擋的馬宏浩，在yolov3中是檢測(cè)不到的，yolov4中檢測(cè)出來(lái)了靠瞎，精度確實(shí)提升了绘闷。 那再來(lái)測(cè)試一下...
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yolov4環(huán)境搭建與訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集yolov4出來(lái)后，簡(jiǎn)單做下測(cè)試较坛，看到結(jié)果還是相當(dāng)給力的。 注意看中間有個(gè)被遮擋的馬扒最，在yolov3中是檢測(cè)不到的丑勤，yolov4中檢測(cè)出來(lái)了，精度確實(shí)提升了吧趣。 那再來(lái)測(cè)試一下...
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XGBoost原理更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至XGBoost原理[https://xv44586.github.io/2019/10/14/xgb/] 一.緒論在實(shí)際應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法里法竞，Gradi...
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嗯，雖然很多地方都看不太懂强挫，但是不影響點(diǎn)贊??
分詞算法綜述
更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至分詞算法綜述[https://xv44586.github.io/2019/10/22/cutwords/] NLP的底層任務(wù)由易到難大致可以分為詞法分...
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分詞算法綜述更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至分詞算法綜述[https://xv44586.github.io/2019/10/22/cutwords/] NLP的底層任務(wù)由易到難大致可以分為詞法分...
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Make a goal and work hard<br>
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分享深度學(xué)習(xí)與人工智能相關(guān)知識(shí)，分享快樂(lè)八匠。<br><br>個(gè)人郵箱：zhouas@hotmail.com
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愛(ài)好數(shù)據(jù)分析的giser
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NLPer岖寞，中國(guó)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)特邀認(rèn)證作者<br>個(gè)人博客：<br><a href="http://mcgrady.cn" rel="nofollow" target="_blank">http://mcgrady.cn</a><br>github：<a href="https://github.com/TracyMcgrady6" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/TracyMcgrady6</a>
