人工智能遇见磐创

摘要： 作者|Amanda Iglesias Moreno 编译|VK 来源|Towards Datas Science 从数据帧中过滤数据是清理数据时最常见的操作之一。Pandas提供了一系列根据行和列的位置和标签选择数据的方法。此外，Pandas还允许你根据列类型获取数据子集，并使用布尔索引筛选行。 在 阅读全文

摘要： 作者|Manmohan Singh 编译|VK 来源|Towards Datas Science 当我要求你解释文本数据时，你会怎么做？你将采取什么步骤来构建文本可视化？ 本文将帮助你获得构建可视化和解释文本数据所需的信息。 从文本数据中获得的见解将有助于我们发现文章之间的联系。它将检测趋势和模式。 阅读全文

摘要： 作者|Christophe Pere 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列。 几个月前 阅读全文

摘要： 作者|Orhan Gazi Yalçınv 编译|VK 来源|Towards Datas Science 你可能对不同的神经网络结构有点熟悉。你可能听说过前馈神经网络，CNNs，RNNs，这些神经网络对于解决诸如回归和分类之类的监督学习任务非常有用。 但是，在无监督学习领域，我们面临着大量的问题，如 阅读全文

摘要： 作者|Christopher Tao 编译|VK 来源|Towards Datas Science 作为一个使用Python作为主要编程语言的数据科学家或分析师，我相信你一定经常使用Pandas。在Jupyter Notebook上输出pandas DataFrame是非常频繁的。 然而，你有没有想 阅读全文

摘要： 作者|Andy Reagan 编译|VK 来源|Towards Datas Science 在MATLAB和数值计算的世界，for循环被剪掉，而向量为王。 在我的博士学位期间，Lakoba教授的数值分析课是我参加的最具挑战性的课程之一，在课程之后，我对向量代码有了深刻的理解。 我最喜欢的向量化例子是 阅读全文

摘要： 作者|Philip Wilkinson 编译|VK 来源|Towards Datas Science 在使用Python将近一年的时间里，我经常遇到“生成式”这个词，但我没生成式它的确切含义或它所涵盖的内容。 直到最近，我才发现，有了生成式后，我可以利用列表将我的代码从多行缩短为一行。此外，这种代码 阅读全文

摘要： 作者|B. Chen 编译|VK 来源|Towards Datas Science Pandas是一个惊人的库，它包含了大量用于操作数据的内置函数。其中，transform()在处理行或列时非常有用。 在本文中，我们将介绍以下最常用的Pandas transform()用途： 转换值 组合group 阅读全文

摘要： 作者|Orhan Gazi Yalçın 编译|VK 来源|Towards Datas Science 如果你看看不同的教程，搜索，花大量时间研究关于TensorFlow的Stack Overflow，你可能已经意识到有很多不同的方法来构建神经网络模型。 这一直是TensorFlow面临的问题。这就 阅读全文

摘要： 作者|Samrat Saha 编译|VK 来源|Towards Datas Science Supervised Contrastive Learning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。 论文指出 阅读全文