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2020年7月5日
DAX教程:篮子分析2.0
摘要: 作者|Davis Zhang 编译|VK 来源|Towards Data Science 本文旨在利用DAX分析Power-BI中的客户购买行为,并深入了解产品潜力。 几年前,Marco Russo和Alberto Ferrari发表了一篇名为“篮子分析”的博客 https://www.daxpat
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posted @ 2020-07-05 00:57 人工智能遇见磐创
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2020年7月3日
推荐系统中的相似性
摘要: 作者|Madhukara Putty 编译|VK 来源|gitconnected 你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的?或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品? 很明显,那些网站已经知道你喜欢看什么或买什么了。他们有一段在后台运行的代码,可以在线收集用户行为数据,并预测单个用户对特
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posted @ 2020-07-03 17:19 人工智能遇见磐创
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神经网络中的激活函数
摘要: 作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是神经网络激活函数? 激活函数有助于决定我们是否需要激活神经元。如果我们需要发射一个神经元那么信号的强度是多少。 激活函数是神经元通过神经网络处理和传递信息的机制 为什么在神经网络中需要一个激活函数? 在神经网络中,z是输入节
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posted @ 2020-07-03 17:17 人工智能遇见磐创
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使用Excel创建线性回归模型
摘要: 作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 你可以在Excel中执行建模,只需几个步骤 下面是一个教程,介绍如何在Excel中构建线性回归模型以及如何解释结果 介绍 Excel真的能构建预测模型? 这通常是我提起这个话题时的第一反应。当我演示如何利用Exce
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posted @ 2020-07-03 12:42 人工智能遇见磐创
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2020年7月2日
NLP的文本分析与特征工程
摘要: 作者|Mauro Di Pietro 编译|VK 来源|Towards Data Science 摘要 在本文中,我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个研究领域,它研究计算机与人类语言之间的相互作用,特别是如何对计算机进行编
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posted @ 2020-07-02 15:50 人工智能遇见磐创
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2020年6月30日
假设检验、Z检验与T检验
摘要: 作者|SUBHASH MEENA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 假设检验是统计学、分析学和数据科学中的一个关键概念 了解假设检验的工作原理、Z检验和t检验之间的区别以及其他统计概念 介绍 冠状病毒大流行使我们大家都成了一个统计学家。我们不断地核对数字,对大流行将如何发展做
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posted @ 2020-06-30 18:10 人工智能遇见磐创
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使用PyCaret构建机器学习模型
摘要: 作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库,用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型是一个相当麻烦的代码块。我仍然记
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posted @ 2020-06-30 14:47 人工智能遇见磐创
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2020年6月29日
Python图像处理
摘要: 作者|Garima Singh 编译|VK 来源|Git Connected 以前照相从来没有那么容易。现在你只需要一部手机。拍照是免费的,如果我们不考虑手机的费用的话。就在上一代人之前,业余艺术家和真正的艺术家如果拍照非常昂贵,并且每张照片的成本也不是免费的。 我们拍照是为了及时保存伟大的时刻,被
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posted @ 2020-06-29 21:21 人工智能遇见磐创
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NumPy教程
摘要: 作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 NumPy是一个Python库,每个数据科学专业人员都应该熟悉它 这个全面的NumPy教程从头开始介绍NumPy,从基本的数学运算到NumPy如何处理图像数据 本文中有大量的Numpy概念和Pyth
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posted @ 2020-06-29 14:00 人工智能遇见磐创
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2020年6月28日
NLP中的标识化
摘要: 作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 标识化是处理文本数据的一个关键 我们将讨论标识化的各种细微差别,包括如何处理词汇表外单词(OOV) 介绍 从零开始掌握一门新的语言令人望而生畏。如果你曾经学过一种不是你母语的语言,你就会理解!有太多的层次需要考虑
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posted @ 2020-06-28 12:09 人工智能遇见磐创
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