• 数据分析、机器学习必读书,李航《统计学习方法》出视频课了!
    数据分析不仅成了必备的能力,也成为了互联网时代人才的缺口。而成为一个合格的数据分析师,不仅仅要具备必备的Python和统计学基础,你也应当了解一些机器学习。数据分析的发展方向一般有BI商业方向,行业分析业务方向,和机器学习数据挖掘方向。A、可以开具普通电子发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。
  • 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
    组合树示例图三、GBDT和XGBoost1.在讲GBDT和XGBoost之前先补充Bagging和Boosting的知识。Boosting算法结构图以著名的Adaboost算法举例:有一个数据集,样本大小为N,每一个样本对应一个原始标签起初,我们初始化样本的权重为1/N计算的是当前数据下,模型的分类误差率,模型的系数值是基于分类误差率的根据模型的分类结果,更新原始数据中数据的分布,增加被错分的数据被抽中的概率,以便下一次迭代的时候能被模型重新训练最终的分类器是各个基分类器的组合2.GBDTGBDT是以决策树为基学习器的GB算法,是迭代树而不是分类树,Boost是"提升"的意思,一般Boosting算法都是一
  • 10个小技巧:快速用Python进行数据分析
    Pandas中数据框数据的Profiling过程Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。#importing the necessary packages import pandas as pd import pandas_profilingdf = pd.read_csv pandas_profiling.ProfileReport一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告,该报告非常详细,且包含了必要的图表信息。Magic命令Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本,并试着运行看看结果。%run用%run函数在notebook中运行一个python脚本试试。Printing也有小技巧如果您想生成美观的数据结构,pprint是首选。
  • 指标波动的原因很头疼?不妨试试“问诊”法!
    本文可视为前文《归因的方法》的补充。病情是如何发展的?当时是什么原因引起的?经常低头看电脑?接下来,对于症状较轻且明显的直接对症下药即可,有些则可能要进行进一步的检查以验证医生头脑中的假设。现在,我们将场景从医院切换回数据分析的场景——假设最近某产品的次日留存率降低了,借鉴上述的问诊步骤,你的思路会是怎样的?找到这些共变的指标有助于筛选对诱因的假设。
  • 顶尖学府的学生都在看的NLP、CV、Python公众号
    按上图,弹出“识别二维码”后关注五分钟学算法五分钟学算法,一个用动画图解数据结构与算法的 100% 原创公众号。日更达人,LeetCodeAnimation 作者,GitHub 38000 star,连续两个月占据 Trending 榜榜首。包括机器学习,深度学习,NLP,python,linux和基础数学知识等,理论实践相结合。按上图,弹出“识别二维码”后关注涛哥聊Python涛哥聊Python,作者是某安全公司 Python工程师,Geek,效率工作者。后台回复:1024,免费获取Python必读高质量电子书。强烈推荐按上图,弹出“识别二维码”后关注Python学习开发一个喜欢研究python的公众号,乐于分享知识。
  • 掌握“机器学习”,这可能是比啃西瓜书更高效的方法
    相信很多朋友对机器学习算法都有所了解,有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品!但是仅仅停留在“调包”的阶段。为了帮助大家扎实机器学习算法基础并熟练应用,重磅推荐一款交互式机器学习实战课程,涵盖16大机器学习算法,20+案例讲解,9大项目实操。05适合人群互联网从业者:想了解机器学习并在日常工作中加以应用。课程内容上涵盖了几乎所有主流的机器学习算法,由浅入深,非常通俗易懂。
  • 每天几千行的SQL,什么时候才能熬出头?
    自9月起,多家互联网招聘企业陆续发布2019年人才就业趋势报告。甚至滴滴出行这种以大数据为技术核心的一线互联网大厂,在大数据相关资深岗位依然存在较大的人才缺口。截止到今年7月,滴滴注册用户已超过5.5亿,年运送乘客达100亿人次,每日处理数据4875+TB,日定位数超过150亿,每日路径规划请求超过400亿次。如今,后厂理工学院与滴滴出行教育生态达成深度合作伙伴关系。大厂就业绿色通道滴滴出行首次与后厂理工学院合作,也旨在筛选和培养出更具有实战能力的数据工程师。
  • 大数据浅观台风气候
    利用头记录标识符'66666',将其与数据记录进行区分,分别存放在两个DataFrame中,头记录共2291行,对应台风个数;数据记录则有66223行。根据头记录中路径数据的行数,以及6小时的观测间隔,求得以天为单位的台风生命周期。数据的可视化也证实,当台风经过台湾、菲律宾以东洋面时,中心最低气压较低,更有可能发展加强。台风气候涉及内容广泛,本篇通过大数据分析带读者对西太台风的气候特征略知一二。
  • 进腾讯,阿里,TMD等一线大厂必关的大神公众号
    立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。人工智能头条既关注「技术 」又关注「技术人 」,关注“人工智能头条”公众号,了解正在发生的 AI 前沿资讯和互联网科技大事。人工智能与大数据技术2015年就开始经营的 AI 技术公众号,已经积累 1000+篇优秀的AI 相关技术文章。分享机器学习、深度学习、数据科学、大数据分析、云计算、物联网等人工智能与大数据前沿技术的实战技巧及学习经验。作为非 IT 科班出身、非 IT 行业从业人员,却运营着一个 Python 数据科学和 AI 相关的公众号,并出品了《 Python 知识手册》。与数据同行一个讲述数据从业者自我修养、自我成长的全原创公众号。
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出版《从零开始学Python数据分析与挖掘》和《数据分析从入门到进阶》,定期与大家分享数据分析和挖掘干货,包括R语言与Python的案例实战、大数据平台架构与应用以及各种福利。欢迎大家的关注与交流,真正做到收获一点点,进步一点点!