今年将大放异彩的数据科学库。Python被认为是初学者最容易学习的语言。不仅如此，Python还因为它拥有的动态应用程序集而受欢迎。随着在人工智能、机器学习、web开发和桌面应用程序开发等领域的广泛使用，Python在数据分析市场上占据了垄断地位。考虑到目

您知道这些软件包吗?因此，我们都可能知道动态的Data-Science三重奏，Numpy，Pandas和Matplotlib。当然，您可能还会喜欢使用其他一些很酷的软件包，例如Plotly，Seaborne，Scikit-Learn，Tensorflow和

Python是一门神奇的语言，它是世界上发展最快的编程语言之一，尤其在数据科学方面的作用大家是有目共睹，Python的整个生态系统和它的库使它成为全世界用户的最佳选择。它的成功和流行的一个原因是背后强大的库集合。今天，我们将和大家分享一些用于数据科学任务的

数据准备经常被认为是在组织内利用数据的主要障碍，而为组织找到合适的工具可以取得突破。要获得数据分析的好处，首先必须做好数据准备。根据调研机构Gartner公司最近的研究，对于许多组织来说，这是一个很大的瓶颈，他们70%的时间都集中在数据准备工作上。

AWS现在正式推出应用深度学习技术，由云完全托管的时间序列预测服务Amazon Forecast，让使用者不需要拥有机器学习经验，只要上传历史时间序列数据以及其他相关数据，Amazon Forecast就能够自动处理数据，并挑选最适合的算法来训练模型，并为

机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 C

想不到机器学习不光能诊断患者病情，还能预测患者出院后的情况呢，这个研究方向有点意思，感兴趣的读者快来瞅瞅吧！随着数据量以及计算机性能的不断提升，机器学习技术正逐渐渗透于各行各业中。医疗行业应用AI也比较火热，比如利用AI检测癌症、驱动新药发现引擎、基因检测

摘要：燕山大学信息科学与技术专业出身的95后大学生谭创创，没想到自己会与阿尔茨海默症为“敌”。除了上课，他每天主要的工作，是用人工智能技术分析阿尔茨海默症。过去，大学生做研究主要使用自己的计算机，或者学校的实验室设备，而谭创创则与社会接轨，他的“武器”来自

神经元有可能起作用或不起作用。大量神经元的组合和参数，可以模拟任意复杂的函数。人的大脑通过学习刺激神经元而学习技能和知识，机器学习里用人工神经网络来模拟人类大脑的活动过程。

一个决策树上的节点包含了对某个特定属性的测试。叶节点给到达叶子的实例给出一个分类。当路径采用分裂成几个部分，分裂部分需要有权值，权值和为1. 分类规则组合为规则集去决定结果，而关联规则用来揭示数据集的不同规律，用来预测不同的事物。只找出覆盖实例量大，正确率

所以要查找一个能够适用的最小样本数量，并且大于特定的最小正确率。数据必须集中，整合和清理。是有独立的、无序的实例组成的数据集的标准表示方法，该表示方法不涉及实例之间的关系。指的是数据出现超出正常值，或者空缺。需要了解数据的人进行残缺值处理。

今天一天收获颇丰，我在微软亚洲研究院访问时的老板，机器学习领域的大牛，李航研究员来工大讲学了，错过了上次与其直接交流的机会，这次可坚决不能放过。于是，一大早我就去了教室，结果还记错了时间，早到了半小时，呵呵。他首先根据自己的经验，给AI一个工程化的定义，就

机器学习是计算的下一件大事。招聘数据科学家或机器学习专家并不容易。但机器学习即服务的兴起，让一切都顺畅了许多。今天来了解下，国外5家顶级机器学习服务提供商。未来机器学习看起来不错。然而，聘请机器学习专家是一个问题，因为供需并不平衡。更重要的是，聘请ML专家

机器学习，从本质上讲，就是一种经验的总结。例如，“山雨欲来风满楼”，山里面下大雨之前会刮大风，就是一种经验的总结。当然，这也不是100%准确的事情，只是从概率上看，刮风之后下雨的可能性是最大的。机器学习模型，我们追求的也就是，这个模型看上去是最靠谱的，最接

本节将要介绍一种被广泛使用的直接聚类算法k-means。换而言之，就是将相似接近的对象分到同一聚簇，将不相似的对象分到不同聚簇。因此聚类归属于无监督学习算法，我们并不知道数据对象的标记，只知道它的特征如何。K是指定K-means算法聚类个数的输入参数，一般

计算机及互联网的发展深刻改变了数据分析的方式。现在，市场上有各种各样的专业统计分析软件，比如SAS、SPSS 、Stata、Minitab、Excel、R等等，本书选择R作为统计分析工具。R 是 S 语言的一种实现。R 是一套完整的数据处理、计算和制图软件

Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。当然，它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。这篇文章的目的就是列举并描述P

有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者Pararth Shah在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有 3700+。假设有一天你准备去买点芒果。有个小