数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
4.65MB
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三元闭包现象的数据验证，1.整个实验以矩阵为操作对象，邻接矩阵还是很有作用的，也便于理解2.R语言中有network数据结构，有IGraph包，计算聚集系数与介数都有已封装得函数。
2024/3/17 5:31:55
249KB
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COVID个人风险计算器根据您的年龄，性别，种族，症状，健康状况，行为等，计算个人患COVID的风险...风险=（（活动案例中社区的比例）（症状概率）（敏感性））/（归一化因子）请注意，可以从NYTimesCOVID-19github上检索“us-counties.csv”文件。
链接到这里对症状风险的计算是通过对没有COVID和具有COVID的患者的症状报告进行逻辑回归。
ALAMA发表的论文将健康风险纳入了我们的计算器。
链接到这里根据年龄如何影响您的死亡，进入重症监护病房和住院的机会的不同研究，使用指数分布将COVID年龄转换为死亡，重症监护病房和住院的可能性。
社区风险是使用从NYTimesCOVID-19github检索的us-counties.csv文件计算的。
文件每周更新一次。
贡献者团队马凯文-团队负责人/数据科学家TimothyGa
链接到这里对症状风险的计算是通过对没有COVID和具有COVID的患者的症状报告进行逻辑回归。
ALAMA发表的论文将健康风险纳入了我们的计算器。
链接到这里根据年龄如何影响您的死亡，进入重症监护病房和住院的机会的不同研究，使用指数分布将COVID年龄转换为死亡，重症监护病房和住院的可能性。
社区风险是使用从NYTimesCOVID-19github检索的us-counties.csv文件计算的。
文件每周更新一次。
贡献者团队马凯文-团队负责人/数据科学家TimothyGa
2024/3/15 10:15:29
17.53MB
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数据科学基础该存储库包含有关数据科学基础课程的作业的代码，我获得的分数是8.0/10.0。
作业1执行推文的情感分析。
作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。
这是通过有关用户的数据，图像及其元数据和从图像中提取的特征（例如，情感，面部表情）来完成的。
作业1执行推文的情感分析。
作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。
这是通过有关用户的数据，图像及其元数据和从图像中提取的特征（例如，情感，面部表情）来完成的。
2024/1/3 22:35:14
272.17MB
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无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
2023/11/21 9:58:40
86.49MB
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股票价格仪表板IBM数据科学课程-仪表板项目。
创建一个仪表板，比较特斯拉和Gametop的股票信息。
利用漂亮的汤从网站上刮取库存数据。
后来使用此数据创建了一个仪表板。
创建一个仪表板，比较特斯拉和Gametop的股票信息。
利用漂亮的汤从网站上刮取库存数据。
后来使用此数据创建了一个仪表板。
2023/11/10 14:31:35
1.15MB
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Coursera_Capstone_IBM_DataScience该存储库用于获得IBM数据科学专业认证的CourseraCapstone项目
2023/10/3 4:46:22
142KB
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数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
2023/8/22 14:53:45
372KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB