在当前经济形势下，数据科学已成为最热门和最赚钱的职业之一。由于数据产量不断增加，企业正在寻找能够熟练分析、理解和呈现数据的人才，以帮助他们做出决策。数据科学行业经常使用 Python 作为编程语言。由于有大量的库和工具可用……阅读更多

引言 在当今数据驱动的环境中，企业正在转向机器学习以获取洞察力、做出明智的决策并促进发展。机器学习是使用人工智能算法，可以从数据中学习并根据学习结果进行预测或判断。通过研究海量数据集，机器学习可以帮助企业发现趋势、简化工作流程和改进预测。机器学习的优势很多，从节省成本和改善客户体验到更好的决策和竞争优势。在这篇文章中，我们将更详细地探讨机器学习的商业优势，并举例说明……阅读更多

引言 在创建任何机器学习模型时，我们首先想到的是如何创建一个准确且“非常匹配”的模型，以及在此过程中会遇到什么问题。机器学习中最重要却又最令人困惑的两个概念是召回率和精确率。精确率和召回率是机器学习中模式识别和分类的性能指标。要构建一个完美的机器学习模型，以产生更精确和准确的结果，需要理解这些概念。在机器学习中，有些模型需要更高的召回率，而其他模型则需要更高的精确率。因此……阅读更多

引言 数据模型将数据项彼此之间以及与模型原始目的所需的功能之间的关系进行分组和标准化。用于机器学习模型的训练和评估的数据有可能构建解决方案或一组解决方案。正则化技术避免了对最终数据变化特别敏感的架构定义不明确的模型。数据或数据输入过程中的错误或问题可能导致解决方案更不准确。通过修改流程以考虑错误和未来的约束，高度准确和有用的模型……阅读更多

引言 机器学习的核心方法已经存在很长时间了，但计算机直到最近才发展出在现实世界环境中应用这些方法所需的处理能力。如今的人工智能 (AI) 算法能够学习识别图片和视频中的物体、跨语言交流，甚至掌握棋类和街机游戏。在某些情况下，例如 DeepMind 的 AlphaGo 软件，人工智能在给定的任务上甚至比顶尖人类表现得更好！什么是机器学习？机器学习使用人工智能，我们将尝试让计算机访问数据并……阅读更多

引言 现代技术现在严重依赖机器学习，它使计算机能够从数据中学习并进行预测或判断，而无需明确告知。即使对于经验丰富的工程师来说，某些机器学习概念也可能因为其复杂性而难以理解。在这篇文章中，我们将探讨一些最难理解的机器学习主题，例如强化学习、过拟合和欠拟合、梯度下降、超参数和神经网络。下面列出了难题 神经网络 神经网络是机器学习的一个分支——深度学习中的一个核心概念。它们用于查找数据中的模式……阅读更多

引言 主成分分析 (PCA) 是一种常用的统计方法，应用于许多数据分析和机器学习领域。它经常用于降低数据集的维度，方法是将数据集转换到低维空间，同时保留大部分原始变量。然而，坐标系的选取会显著影响 PCA 的结果。此时，旋转的概念就出现了。通过旋转坐标系，我们可以更清晰地理解数据的底层结构，并提高结果的可解释性。我们将探讨旋转在……阅读更多

引言 数据集中与大部分其他数据点不同的数据点被称为异常值。它们可能会扭曲统计测量值并掩盖数据中的潜在趋势，这会对数据分析、建模和可视化产生不利影响。因此，在开始任何研究之前，识别和处理异常值至关重要。在这篇文章中，我们将探讨处理异常值的各种方法以及如何检查它们。筛选异常值 为了处理异常值，我们必须首先识别它们。以下是一些识别异常值的常用方法……阅读更多

引言 本文介绍了使用 Python 处理数据集中的重复值。它定义了重复值，展示了如何在 Pandas DataFrame 中发现它们，并提供了许多处理它们的解决方案，包括删除重复项、保留第一个或最后一个出现的值以及用替代值替换重复项。本文强调了管理重复值的重要性，以支持正确的数据分析和机器学习模型。在每个涉及数据分析或机器学习的项目中，数据清洗都是一个重要的步骤。数据集出现重复值是最常见的问题之一……阅读更多

绘制股票图表时，数据分析和增长率监测等因素非常重要。对于任何企业蓬勃发展和扩张而言，都需要正确的策略。这些策略建立在深入的基本面研究之上。Python编程帮助我们创建和比较数据，这些数据反过来可以用于研究商业模式。Python 提供了几种方法和函数，我们可以通过这些方法和函数绘制图表、分析增长和深入了解突发变化。在本文中，我们将讨论其中一项操作，我们将绘制股票图表……阅读更多