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三、随机变量 原文：prob140/textbook/notebooks/ch03 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 许多数据科学涉及数值变量，它的观察值取决于几率。其他值提供的变量的预测值，随机样本中观察到的不同类别个体的数量，以及自举样本的中值，仅仅是几个例子 阅读全文
posted @ 2018-06-24 00:10
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二、计算几率 原文：prob140/textbook/notebooks/ch02 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一旦你开始处理概率问题，你很快就会意识到所有可能结果是等可能的假设并不总是合理的。例如，如果你认为硬币有偏差，那么你就不会认为它的正反面具有相同的 阅读全文
posted @ 2018-06-21 23:12
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来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@cn-Wziv 校对：@HeYun 通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获得大量特征，但并非所有这些都有用。在第 3 章和 在第 4 章中，我们讨论了基于频率的滤波和特征缩放修剪无信息的特征。现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析（ 阅读全文
posted @ 2018-06-21 13:40
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来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@kkejili 校对：@HeYun 如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There 阅读全文
posted @ 2018-06-21 13:37
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来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@ZhipengYe 校对：（虚位以待） 机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转 阅读全文
posted @ 2018-06-21 13:35
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一、基础 原文：prob140/textbook/notebooks/ch01 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 究竟是什么概率，一直是有争议的辩论主题。有些人认为概率是长期的频率，只适用于在相同条件下可能反复发生的事件。其他人则认为概率量化了个体对任何事件的不确 阅读全文
posted @ 2018-06-19 17:37
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来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@Lisanaaa @y3534365 校对：@飞龙 和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务. 它是 阅读全文
posted @ 2018-06-12 09:56
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五、探索性数据分析 原文：DS-100/textbook/notebooks/ch05 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 探索性数据分析是一种态度，一种灵活的状态，一种寻找那些我们认为不存在和存在的东西的心愿。 John Tukey 在探索性数据分析（EDA），也 阅读全文
posted @ 2018-06-07 22:39
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四、数据清理 原文：DS-100/textbook/notebooks/ch04 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 数据以多种格式出现，并且在分析的实用性方面差别很大。尽管我们希望，我们所有的数据都以表格的形式出现，并且每个数值的记录都一致和准确，但实际上，我们必 阅读全文
posted @ 2018-06-06 22:52
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三、处理表格数据 原文：DS-100/textbook/notebooks/ch03 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 索引、切片和排序 起步 在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas D 阅读全文
posted @ 2018-06-05 17:33
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