發(fā)簡(jiǎn)信
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【呆鳥(niǎo)譯Py】2018年雾家，這5個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目能幫你找到工作標(biāo)簽：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)科學(xué)挎扰、數(shù)據(jù)可視化晚顷、招聘婚夫、Jupyter家凯、機(jī)器學(xué)習(xí) 原文作者：John Sullivan缓醋，數(shù)據(jù)科學(xué)博客DataOptimal的創(chuàng)始人，可以通過(guò) @Data...
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17個(gè)終極數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目大幅提升你的知識(shí)和能力(可以免費(fèi)獲取哦)
簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目為你提供了一個(gè)有前途的方式來(lái)開(kāi)展你的數(shù)據(jù)分析職業(yè)生涯绊诲。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用不僅學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)科學(xué)送粱，你也得到了可以在簡(jiǎn)歷里展示的項(xiàng)目。如今掂之，招聘人員都是通過(guò)一個(gè)人的工作來(lái)...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(一)--FM模型理論和實(shí)踐1抗俄、FM背景 在計(jì)算廣告和推薦系統(tǒng)中，CTR預(yù)估(click-through rate)是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)世舰，判斷一個(gè)商品的是否進(jìn)行推薦需要根據(jù)CTR預(yù)估的點(diǎn)擊率來(lái)進(jìn)行动雹。在進(jìn)...
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《精通數(shù)據(jù)科學(xué)：從線性回歸到深度學(xué)習(xí)》作者洽胶、數(shù)據(jù)科學(xué)家～～<br><br>歡迎關(guān)注我的課程（免費(fèi)的哦）：<a href="https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006187021&share=2&shareId=400000000447072" rel="nofollow" target="_blank">https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006187021&share=2&shareId=400000000447072</a>
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Inception模型進(jìn)化史:從GoogLeNet到Inception-ResNet
前 言 說(shuō)起CNN分類網(wǎng)絡(luò)晒夹，無(wú)法避開(kāi)的是Google提出的Inception網(wǎng)絡(luò)裆馒。Inception網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始于2014年的GoogLeNet，并經(jīng)歷了幾次版本的迭代丐怯，一直到...
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本專題招募管理員读跷，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊梗搅，謝謝！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)效览，深度學(xué)習(xí)无切，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一些技術(shù)丐枉。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流哆键，相互學(xué)習(xí)！
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簡(jiǎn)書上的TF學(xué)習(xí)平臺(tái)闪盔，歡迎TF boys各種TensorFlow相關(guān)技術(shù)貼投稿，愿知識(shí)共享的力量幫助大家共同進(jìn)步辱士！
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勵(lì)志要做Data Scientist的巨巨<br>喜歡AI颂碘，算法控异赫，場(chǎng)景控，代碼控头岔，工程控<br>這里會(huì)分享自己在人工智能進(jìn)階的思考<br><br>
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如何估算項(xiàng)目：完整的項(xiàng)目預(yù)算和成本估算指南對(duì)一個(gè)需要開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目進(jìn)行成功的預(yù)估就是獲得適量的資金祝辣，使您能夠成功交付項(xiàng)目。但是切油，創(chuàng)建一個(gè)可行的項(xiàng)目預(yù)算 - 為客戶提供價(jià)值蝙斜，但仍然還能創(chuàng)造可觀的利潤(rùn)，這是一個(gè)棘手的平衡澎胡，那...
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一名IT經(jīng)理是如何把項(xiàng)目帶崩的孕荠。。攻谁。
一名IT經(jīng)理是如何把項(xiàng)目帶崩的稚伍。。戚宦。 我是一名項(xiàng)目經(jīng)理个曙，在過(guò)去的四個(gè)月里，我把一個(gè)項(xiàng)目帶崩了（上線后頻出問(wèn)題受楼，用戶無(wú)法使用）垦搬。在最近的幾天，我每天都在反思自己艳汽，我都在問(wèn)自己以...
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《Pandas Cookbook》第01章 Pandas基礎(chǔ)相較于《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》猴贰，本書最大的特點(diǎn)是所有操作都變成了分解動(dòng)作，而且每步都有詳細(xì)講解河狐。但是米绕，書寫的有點(diǎn)啰嗦，而Jupyter Notebook又有些錯(cuò)馋艺。我對(duì)...
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Scikit-learn使用總結(jié)
在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中栅干，scikit-learn是一個(gè)功能強(qiáng)大的python包。在數(shù)據(jù)量不是過(guò)大的情況下捐祠，可以解決大部分問(wèn)題碱鳞。學(xué)習(xí)使用scikit-learn的過(guò)程中，...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之一：一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目主要步驟為： 1. 獲取數(shù)據(jù) 使用Pandas加載數(shù)據(jù)雏赦，并返回一個(gè)包含所有數(shù)據(jù)的PandasDataFrame對(duì)象劫笙。 使用DataFrame的head()方法...
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Kaggle入門芙扎，看這一篇就夠了「轉(zhuǎn)載」侵刪。 Kaggle入門填大，看這一篇就夠了 1 年前 這次醞釀了很久想給大家講一些關(guān)于Kaggle那點(diǎn)兒事戒洼，幫助對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)有興趣的同學(xué)們更好的了解這...
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嗶哩嗶哩：李文舉說(shuō)
