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图灵的猫
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2020年2月22日
最全知乎专栏合集:爬取11088个知乎专栏,打破发现壁垒(编程、python、爬虫、数据分析..)
摘要: 最近逛博客,看到一篇很好的文章,整合了知乎上所有优秀的编程、算法专栏,对学习的帮助非常大,转载过来分享给大家: 众所周知,知乎官方没有搜素专栏的功能,于是我通过爬取几十万用户个人主页所关注的专栏从而获取到11088个知乎专栏。 本回筛选出其中涉及:编程、python、爬虫、数据分析、挖掘、ML、
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posted @ 2020-02-22 22:55 图灵的猫
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2020年2月13日
未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?
摘要: 之前在知乎的回答,我觉得对博客上的同学也应该有一些帮助,所以转过来。 未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺? https://www.zhihu.com/question/63883507/answer/995447481 题主问的是“最紧缺”而不是学术重要/工资最高/前景更好,我觉得这
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posted @ 2020-02-13 21:07 图灵的猫
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2020年2月12日
令人惊艳的算法——蒙特卡洛采样法
摘要: 原文发在我的知乎 蒙特卡洛算法 使用概率来求π(圆周率)和定积分,在不使用任何公式和特殊计算方法的前提下,实现小数点后多位的准确率,真的惊艳到我了。 我第一次接触蒙特卡洛算法,是在做数据采样的时候,这个名字是20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员乌拉姆和冯·诺伊曼
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posted @ 2020-02-12 17:16 图灵的猫
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2020年2月4日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止2月4日)
摘要: 预测明天(2月5日),确诊感染人数为23600人,增长区间为23600-24000。 我把之前的预测整理成表格了,方便大家看: 截止目前(1月30日),数据都符合简单的指数曲线增长趋势。1月30日后曲线符合多项式分布。预计后天出现疫情拐点。 所有数据都来自官方公布的确诊人数,取每天中午12点的人数为
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posted @ 2020-02-04 19:35 图灵的猫
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2020年2月3日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止2月3日)
摘要: 我把之前的预测整理成表格了,方便大家看: 截止目前(1月30日),数据都符合简单的指数曲线增长趋势。1月30日后曲线符合多项式分布。预计后天出现疫情拐点。 所有数据都来自官方公布的确诊人数,取每天中午12点的人数为准。前4天没有拟合,因为数据点太少。 第4天(1月24日) 第6天(1月26日) 第8
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posted @ 2020-02-03 20:34 图灵的猫
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2020年2月2日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止2月2日)
摘要: 预测明天(2月3日)确诊感染人数为17000,增长区间为17000-17500。 昨日(2月1日)预测今天(2月2日)确诊感染人数为14000,增长区间为14000-14500。目前实际感染人数14490,误差较小。 昨日(1月31日)预测2月1日确诊感染人数为11500,增长区间为11500-12
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posted @ 2020-02-02 23:32 图灵的猫
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2020年2月1日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止2月1日)
摘要: 预测2月2日确诊感染人数为14000,增长区间为14000-14500 昨日(1月31日)预测2月1日确诊感染人数为11500,增长区间为11500-12000。目前实际感染人数11800,误差较小。 前日(1月30日)预测1月31日确诊感染人数为9500,目前实际感染人数9723例,增速环比上升,
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posted @ 2020-02-01 18:47 图灵的猫
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2020年1月30日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止1月30日)
摘要: 预测明天(1月31日)确诊感染人数为9000,预计31日12时至24时增长区间为9000-9500。 1月29日预测1月30日确诊感染人数为8000,实际感染人数7736。预计30日12时至24时增长区间为8000-8500。 1月28日预测1月30日感染确诊人数为6000,实际感染人数5999。
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posted @ 2020-01-30 21:30 图灵的猫
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2020年1月28日
肺炎确诊人数增长趋势拟合和预测(截止1月28日)
摘要: 截止目前(1月28日),数据都符合简单的指数曲线增长趋势。 所有数据都来自官方公布的确诊人数,取每天中午12点的人数为准。前4天没有拟合,因为数据点太少。 第4天(1月24日) 第6天(1月26日) 第8天(1月28日) 需要声明的是,没有任何证据显示预测人数是准确无误的,本文也不构成任何建议。这里
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posted @ 2020-01-28 18:55 图灵的猫
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2020年1月21日
「07」回归的诱惑:深入浅出逻辑回归
摘要: 前言 上期文章:「05」回归的诱惑:一文读懂线性回归 中 , 我们介绍了线性回归的原理,组成和优缺点,并探讨了回归的本质含义。在这一期,我们将从回归开始,引出一个机器学习中最重要的任务——分类。 还记得我们上一节的课后题吗?其实答案很简单,任意一条线都可以把任意的数据点分为不同的类,也就是有无数个直
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posted @ 2020-01-21 18:23 图灵的猫
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