科学学习法
理论计算机科学家 Boaz Barak：深度学习并非“简单的统计”，二者距离已越来越远
大数据文摘授权转载自AI科技评论作者｜Boaz Barak编译｜黄楠编辑｜陈彩娴上世纪九十年代，斯坦福大学的知名生物信息学教授 Rob Tibshirani 曾拟了一个词汇表，将机器学习与统计学中的不同概念作了简单而粗暴的对应关系：一方面，这个表格为理解机器学习提供了基础的认识，但同时，其简单地将深度学习或机器学习中的概念归纳为统计学中的词义，也引起了大多数人对深度学习本质的认知偏差：即深度学习是
日期 2023-06-12 10:48:40
你不会编程，不是你不行，很有可能是老师教的方法不好。科学家发现：对大脑而言，代码编程与语言学习不同
神经科学家发现解释计算机代码可以激活通用的大脑网络，但不能激活语言处理中心。在某些方面，学习计算机编程语言与学习一门新语言(自然语言)相似。它需要学习新的符号和术语，必须正确组织这些符号和术语以指导计算机执行操作。编写的计算机代码还必须足够清晰，以便其他程序员可以阅读和理解。尽管有这些相似之处，麻省理工学院的神经科学家发现，阅读计算机代码并不会激活大脑中与语言处理有关的区域。相反，它激活了一个被称
日期 2023-06-12 10:48:40100+数据科学面试问题和答案总结 - 机器学习和深度学习
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 来自Amazon，谷歌，Meta, Microsoft等的面试问题，本文接着昨天的文章整理了机器学习和深度学习的问题机器学习54、什么是机器学习?机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率
日期 2023-06-12 10:48:40
（数据科学学习手札146）geopandas中拓扑非法问题的发现、诊断与修复
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法
日期 2023-06-12 10:48:4018.计算机科学导论之人工智能初识学习笔记
[TOC]计算机科学导论学习笔记第 5 部分 数据安全与人工智能此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。原文地址: 18.人工智能作为最后一章，我们将对人工智能（AI
日期 2023-06-12 10:48:40Science Advances:社会和健康科学中用于描述、预测和因果推理的机器学习方法
社会和健康科学中使用的机器学习（ML）方法需要符合描述、预测或因果推理等预期研究目的。本文通过结合这些学科的统计分析的必要要求，为社会和健康科学中的研究问题与适当的ML方法进行了全面、系统的元映射。作者将已建立的分类映射到描述、预测、反事实预测和因果结构学习，以实现共同的研究目标，如估计不良社会或健康结果的流行率、预测事件的风险、识别不良结果的风险因素或原因，并解释通用的ML性能指标。这种映射可能
日期 2023-06-12 10:48:40
科学家直指DeepMind，“强化学习无法实现通用人工智能”
本文来自微信公众号：学术头条（ID：SciTouTiao），作者：XT，编审：寇建超，头图来自：视觉中国 今年 6 月，DeepMind 首席研究科学家、伦敦大学学院教授 David Silver 及其合作者在一篇题为 《Reward is enough》的论文中指出，人工智能及其相关能力不是通过制定和解决复杂问题而产生的，而是通过坚持一个简单而强大的原则：奖励最大化。Silver 等人认为
日期 2023-06-12 10:48:40[图]科学家研发新机器学习方法 更轻松洞察海量卫星地图数据
现在，加州大学伯克利分校的一个团队设计了一个机器学习系统来解决卫星图像的问题。他们使用低成本、易于使用的技术，可以为研究人员和各国政府带来访问和分析能力。这项名为“使用全球卫星图像进行机器学习的通用且可访问的方法”的研究于 2021 年 7 月 20 日发表在《自然通讯》杂志上。 该项目的共同作者 Esther Rolf 表示：“卫星图像包含大量关于世界的数据，但诀窍是如何将数据
日期 2023-06-12 10:48:40
ML：数据科学/机器学习领域经验总结—对于特征个数大于样本量的高维数据集，用什么算法进行预测，效果会更好？
ML：数据科学/机器学习领域经验总结—对于特征个数大于样本量的高维数据集，用什么算法进行预测，效果会更好？ 目录
日期 2023-06-12 10:48:40AI之DS：人工智能领域之数据科学领域六大实践场景(金融信用违约、反欺诈模型、客户偏好洞察、智能推荐、精准营销、客户流失管理)所对应的机器学习算法总结(持续更新)
AI之DS：人工智能领域之数据科学领域六大实践场景(金融信用违约、反欺诈模型、客户偏好洞察、智能推荐、精准营销、客户流失管理)所对应的机器学习算法总结(持续更新) 目录
日期 2023-06-12 10:48:40DS：机器学习之数据科学方向最强学习路线之数据分析、数据挖掘、机器学习工程化团队之详细攻略(更新中)
DS：机器学习之数据科学方向最强学习路线之数据分析、数据挖掘、机器学习工程化团队之详细攻略(更新中) 目录 最强学习路线 DS市场岗位要求 DS应用领域 基本必备技能
日期 2023-06-12 10:48:40
零基础数据科学学习 Python 的 4 个阶段
前言 如果你一直在自学 Python，那么你可能看过无数教程并遵循许多指南来获得这项技能，但是你怎么知道自己走在正确的道路上来掌握这项数据科学的基本技能？ （文末送读
日期 2023-06-12 10:48:40【C++ 科学计算】基于C++深度学习CNN车辆识别（亲测）
目录 1、基于C++深度学习车辆识别 2、文件准备 3、结果展示 1、基于C++深度学习车辆识别 // The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt /* Th
日期 2023-06-12 10:48:40【C++ 科学计算】机器学习算法 Dlib 编译安装（ubuntu）
目录 1、下载 2、Dlib 编译安装 1、下载 用于在C++中制作真实世界机器学习和数据分析应用程序的工具包。 戴维斯金/dlib：用于在C++中制作真实世界机器学习和数据分析应用程序的工具包 (github.com)
日期 2023-06-12 10:48:40构建你的数据科学作品集：机器学习项目
数据科学公司在决定雇佣时越来越关注你在数据科学方面的作品集Portfolio。这其中的一个原因是，这样的作品集是判断某人的实际技能的最好的方法。好消息是构建这样的作品集完全要看你自己。只要你在这方面付出了努力，你一定可以取得让这些公司钦佩的作品集。 构建高质量的作品集的第一步就是知道需要什么技能。公司想要在数据科学方面拥有的、他们希望你能够运用的主要技能有： 数据推理能力 动机和主动性 任
日期 2023-06-12 10:48:40【经验分享】数据科学与机器学习面试指南
【经验分享】数据科学与机器学习面试指南 https://mp.weixin.qq.com/s/_3Mshyl-8Ijed-CqqsTijQ 作者 | George Seif 编译 | 专知 参与 | Sanglei, Shengsheng George Seif 最近分享了他在找工作时遇
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——第1章 机器学习综述
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第1章，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第1章 机器学习综述 机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法） 机器学习（Machine Learning）可以看成是从观察自然世界来推断结果和提取灵感的一套工具和方法。举个生活中常见的例子，
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——2.5 读取CSV文件
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.5节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.5 读取CSV文件 可能你遇到的最常见的数据文件类型是逗号分隔值（CSV）文件类型。这是因为CSV是数据科学社区的通用语言，并且很多软件应用导出的数据格式是CSV。同样地，大多数软件
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——2.7 使用文件连接
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.7节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.7 使用文件连接 另一种从数据源中读取信息的方式是通过文件连接。利用连接，你可以读入CSV文件，就像我们在前面看到的那样。不同的是，你也可以从文本文件中读取数据行。在数据不太规整的情
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——2.8 读取JSON文件
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.8节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.8 读取JSON文件 为机器学习项目读取数据时，另一种你可能遇到的数据文件类型是JSON，也就是JavaScript Object Notation。JSON是基于文本的开源标准，为
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——2.11 R中的SQL等价表述
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.11节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.11 R中的SQL等价表述 使用类似于SQL的功能，R有很多种方法能够连接保存在数据框中的数据集。如果你已经了解SQL，那么理解和SQL命令具有相同功能的、R用来操作数据的工具将会
日期 2023-06-12 10:48:40《Python机器学习实践指南》——1.1 数据科学/机器学习的工作流程
本节书摘来异步社区《Python机器学习实践指南》一书中的第1章，第1.1节，作者： 【美】Alexander T. Combs，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1 数据科学/机器学习的工作流程 打造机器学习的应用程序，与标准的工程范例在许多方面都是类似的，不过有一个非常重要的方法有所不同：需要将数据作为原材料来处理。数据项目成功与否，很大程度上依赖于你所获数据的质量
日期 2023-06-12 10:48:40Python 教程大全之 数据科学家需要学习 Python 的 6大理由
1. 简洁 Python 是最容易学习的语言之一。此外，它的简单性不会限制您的功能选择。 是什么让 Python 如此适应？有几个方面需要考虑： Python 是一种免费的开源编程
日期 2023-06-12 10:48:40为数据科学和机器学习选择合适的笔记本电脑，完成数据科学和机器学习任务的完美笔记本电脑的 20 个必要条件
如果您正在学习数据科学和机器学习，那么您肯定需要一台笔记本电脑。这是因为您需要编写和运行自己的代码才能获得实践经验。当您还考虑便携性时，笔记本电脑是最好的选择，而不是台式机。 传统的笔记本电脑可能不适合您的数据科学和机器学
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札146）geopandas中拓扑非法问题的发现、诊断与修复
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札136）Python中基于joblib实现极简并行计算加速
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札135）tenacity：Python中最强大的错误重试库
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序，如调用web接口、运行网络爬虫等任务时，经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况，这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务，肯定是不严谨的，尤其是在网络爬虫中，会存在损失有价值数据的
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。 今天我
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札101）funcy：Python中的函数式编程百宝箱
本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。 而事实上已经有勤劳伟大的开发者编写了集成众多小功能于一身的第三方库，本
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 而在pandas中，针对不同的应用场景，我们可以使
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
本文示例代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队Joy Division在1979年发行的其第一张录音室专辑Unknown Pleasures的封面，由艺术家Peter Saville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为
日期 2023-06-12 10:48:40