网上搜索答案是一种懒惰的行为,虽然在短期内它可能是最简便的途径,但它终究不利于你的成长,并且会降低工作
你可以为特定的项目去学习最新的代码框架或者阅读该领域最新成果的科研论文。但是,没有捷径可以获得数据科学
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数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分,本文介绍了如何在 Tensorflow.js(0.11.1)中处理 MNIST 图像数据,并
本文将以《圣经》为例,用 spaCy Python 库把三个最常见的 NLP 工具(理解词性标注、依存分析、实体命名识别)结合起来
在数据科学的实践应用中,有些工作成果可以获得数十亿级的商业回报,而绝大多数的工作成果却并没有达到预期的
在这个数据科学越来越火的时代,数据科学家的工作到底是怎样的呢?下面,我带大家走进真实的数据科学世界。
对于深度学习和机器学习工程师们来说,正态分布是世界上所有概率模型中最重要的一个。即使你没有参与过任何人
数据科学领域的专业知识在广泛性上远低于传统数据决策。因此,如果你的企业刚刚开始步入数据科学之路,请尽可
成功的企业数字化案例显然有自己的共同点:重视数据质量、重视数据上下文、以及建立有效的数据管理体制。而失