数据科学团队倾向于向两个互相竞争的领域发展。一方面，有一些数据工程师非常看重高度可靠，稳固的代码，这些代码承担的技术债务少。符合PEP8规范是Pythonic代码的最基本要求。PEP8中提供的示例包括设置命名约定，缩进，导入和行长的标准。适用于Python

不到现场，照样看最干货的学术报告！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告 ，能让您在业余时间的知识阅读更有价值。“AI未来说·青年学术论坛”第九期“个性化内容推荐”专场已于2019年11月24日下午在中科院举行。人民大学徐君为大家

全文共2985字，预计学习时长15分钟随着联结主义技术的广泛运用，其劲敌符号主义AI的战略互补性愈发凸显出来，主要适用于任务关键型应用，具有动态调试、可验证性、可解释性等特点。一直以来，人工智能技术就分为两个阵营：符号主义AI与联结主义AI。由于近期的成功

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备一定的C++ 或Python 编程基础。内容简介本书是以OpenCV为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深，每一章都采用。本书既注重基本的概念

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算

数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像的像素值 28*28=784. 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。支持向量机是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。在支持

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O和O。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。如用上三角或下

回归和分类是两种监督机器学习算法，前者预测连续值输出，而后者预测离散输出。例如，用美元预测房屋的价格是回归问题，而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题。线性回归理论代数学中，术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系。线性回归可以根据给定的自变量预测因

机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。例如，如果你对推荐系统有所了解，你会发现它是一类很常用的机器学习算法，用来解决一类非常特殊的问题。此外，我们在选择机器

在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法，针对大范围的数据科学问题，相信你都能满怀自信去解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方