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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
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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
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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?
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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
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!
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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
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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
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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?
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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
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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。

人工智能
机器学习
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?
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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
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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
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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?
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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
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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?
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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
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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?
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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
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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。

python建模专题_资料-InfoQ中文网