python建模
收录了 python建模 频道下的 50 篇内容
未来十年大数据工程师即将失业？自动化建模平台已实现零基础建模
建模可不可以被自动化？自动建模与机器学习的未来会如何发展？
Python 的十大特性
本文将帮助你理解 Python 的基本特性。
在数据科学领域，为什么 Python 比 R 更好？
新人数据科学家都面临着一个问题，而这个问题非常重要：我是应该学习 Python 呢，还是学习 R？
Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
七年没能将 Python 集成到 Excel，Python 之父加入微软三年后成了！
可以实现目前人气极高的机器学习
Python vs R：谁是构建机器学习项目的最佳选择
R和Python都是数据科学家最常用的工具，它们有相似的特性和功能。这两种语言都是开源的，而且从此以后都是免费的，但是Python被构造成一种广泛使用的编程语言，而R则是为统计分析而创建的。
H2O 开源工具介绍
本文来自微信京东数科技术说公众号。
Python 还是 Node.js？你会选择哪种编程语言？
编程语言和框架旨在实现特定的项目目标，这是你选择的主要标准，不要只看受欢迎程度。
技术实践干货 | 初探大规模 GBDT 训练
本文是此前评估在 Spark 上做大规模 GBDT 训练时写的一篇入门级教程与框架评估。目前市面上似乎没有多少使用 Spark 来跑 GBDT 的分享，故分享出来看看是否有做过类似场景的同学可以一道交流。
PyCon US 2013 回顾：从 API 设计到一个笑话引发的风波
PyCon US 2013大会已经结束将近一个月了，讲师的演讲视频也陆续放出。InfoQ对部分视频做出了一个简单的分类整理，你可以挑选自己感兴趣的内容进行观看。
数据分析到底该怎么学？
三步走，带你快速入门数据分析
数据科学家一定要收藏的十个最佳 Python 库
不管你是新手，还是对数据科学有一定研究的资深技术人，学习这些库能让你更有效率。
Mars：大规模张量计算系统的构建实践
本次分享基于 Mars 以往的实践介绍系统架构和提升执行效率方面的实践。
Python 或 R：哪种编程语言更适合数据科学？
大家经常会讨论 Python 或 R 哪种编程语言更适合数据科学，虽然这两门语言都很受欢迎，但实际上每个语言都有自己更适用的场景。本文简单对这两门编程语言进行分析对比，希望对你有所帮助。
Dropbox 如何用四年完成 400 万行 Python 代码检查
作为 Python 的大用户之一，Dropbox 公司内部聚集了数百万行 Python 代码，动态类型的存在让代码越来越难以理解。因此，公司开始利用 mypy 逐步将代码转换为静态类型。虽然效果得到了充分验证，但整个过程充满了各种错误和失败。本文，Dropbox 公司完整输出了从项目研究到实践的 Python 静态检查全过程，以期对各位开发者有所帮助。
2018 年最受欢迎的 Python 库，你都用过吗？
日，数据科学网站KDnuggets评选出了顶级Python库Top15，领域横跨数据科学、数据可视化、深度学习和机器学习。
2019 年软件开发人员必学的编程语言 Top 3
2019年，如果你还只学Python不够了
机器学习工程师需要掌握哪些编程语言？
这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。
谷歌研究总监：学习数据科学应该花时间打牢基础
谷歌研究总监Peter Norvig向数据科学新手建议，在入行前要充分建立基础技能，这样才能更有机会获得成功。
从 Google 看 Ruby 语言增长趋势
随着动态语言逐步得到开发领域的认可，创建在Google Code上的Ruby开源项目也逐步增多。InfoQ在前不久发布了Google SoC系列文章，其中包含Ruby文档分析器dcov、Rubyland、Ruby实现约束规划等内容。Ruby是否会成为继Python之后Google在动态语言方面的下一个关注焦点，以及Ruby语言的增长趋势是否在Google应用上得到体现，本文将会在这方面进行探讨。
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