随笔分类 - 数据科学
摘要:原文:pandas.pydata.org/docs/ 提高性能 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/enhancingperf.html 在本教程的这一部分中,我们将研究如何加速在 pandas 的DataFrame上操作的某些函数,使用 Cython、Numb
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摘要:原文:pandas.pydata.org/docs/ 时间增量 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/timedeltas.html 时间增量是时间之间的差异,以不同的单位表示,例如天、小时、分钟、秒。它们可以是正数也可以是负数。 Timedelta是dateti
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摘要:原文:pandas.pydata.org/docs/ 按组分组:分割-应用-合并 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html 通过“按组”我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程: 根据某些标准将数据分成组。 应用一个函数到每个组独立地。 合并结
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摘要:原文:pandas.pydata.org/docs/ 如何在 pandas 中创建图表? 原文:pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/04_plotting.html In [1]: import pandas as pd In
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摘要:Pandas 2.2 中文文档 入门指南 安装 包概述 入门教程 pandas 处理什么类型的数据? 如何读取和写入表格数据? 如何选择 DataFrame 的子集? 如何在 pandas 中创建图表? 如何从现有列派生新列 如何计算摘要统计信息 如何重新排列表格布局 如何合并来自多个表的数据 如何
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 附录 附录 A:高级 NumPy 原文:wesmckinney.com/book/advanced-numpy 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 十二、Python 建模库介绍 原文:wesmckinney.com/book/modeling 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分析第三版》
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 十、数据聚合和组操作 原文:wesmckinney.com/book/data-aggregation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分析第
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 八、数据整理:连接、合并和重塑 原文:wesmckinney.com/book/data-wrangling 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 六、数据加载、存储和文件格式 原文:wesmckinney.com/book/accessing-data 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 四、NumPy 基础知识:数组和向量化计算 原文:wesmckinney.com/book/numpy-basics 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Pytho
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 关于开放版本 第 3 版的《Python 数据分析》现在作为“开放获取”HTML 版本在此网站wesmckinney.com/book上提供,除了通常的印刷和电子书格式。该版本最初于 2022 年 8
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摘要:原文:Natural Language Processing with Transformers 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十章:从头开始训练变换器 在本书的开头段落中,我们提到了一个名为 GitHub Copilot 的复杂应用,它使用类似 GPT 的变换器来执行代码自动
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摘要:原文:Natural Language Processing with Transformers 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第八章:使 transformers 在生产中更高效 在之前的章节中,您已经看到了 transformers 如何被微调以在各种任务上产生出色的结果。然
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摘要:原文:Natural Language Processing with Transformers 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:文本生成 基于 Transformer 的语言模型最令人不安的特点之一是它们生成的文本几乎无法与人类写的文本区分开。一个著名的例子是 OpenA
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摘要:原文:Natural Language Processing with Transformers 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 当你阅读这些文字时,一个奇迹正在发生:这页上的涂鸦正在在你的大脑皮层中转化为单词、概念和情感。我的 2021 年 11 月的思想现在已成功侵入你的
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摘要:原文:Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第一章:扩散模型 在 2020 年末,一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何
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摘要:六、2007-2009 年大衰退期间加拿大就业市场上白人女性名字的溢价 原文:causal-methods.github.io/Book/6%29_The_Premium_of_Having_a_White_Female_Name_in_the_Canadian_Job_Market_During_
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摘要:引言 原文:causal-methods.github.io/Book/Introduction.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Vitor Kamada 电子邮件:econometrics.methods@gmail.com 最后更新日期:2020 年 8 月 1
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摘要:第十五章:比较均值 原文:statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/comparing-means.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 我们已经遇到了许多情况,我们想要询问样本均值的问题。在本章中,我们将更深入地探
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