磐石
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用于数据分析的8个SQL技术
作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 SQL是任何从事分析或数据科学的人都必须知道的语言 这里有8种用于数据分析的SQL技术,任何数…
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NLP中的Transformer 简介
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中,我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Tra…
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AI医生诊断肺炎
作者|Andre Ye 编译|Flin 来源|towardsdatascience 使用CNN识别胸部X光片中的肺炎 人工智能在现实世界中有多种应用,其中非常重要的一项是在医疗行业…
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基于Bert和通用句子编码的Spark-NLP文本分类
作者|Veysel Kocaman 编译|VK 来源|Towards Data Science 自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用…
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7个开源数据科学项目
作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 开源数据科学项目会给你的简历增加很多价值,帮助你在面试中脱颖而出 这里有7个开源数据科学项目 …
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用Spark-NLP建立文本分类模型
作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在AWS电子病历上建立John Snow实验室的Spark NLP,并使用该库对BBC文章进行简单的文本…
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强化学习中的线性代数知识
作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性代数的基本原理如何用于深度强化学习?答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。 …
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回归分析中R方和调整R方的区别
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别 介绍 当我开始我的…
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强化学习的基本迭代方法
作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 研究价值迭代和策略迭代。 本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾),将其…
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基于文本描述的事务聚类
作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 我们生活在数字技术的时代。你上次走进一家没有数字交易的商店是什么时候? 这些数字交易技术已经迅速成为我们…
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学习强化学习之前需要掌握的3种技能
作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 1.监督学习 现代强化学习几乎完全集中在深度强化学习上。深度强化学习中的“深”一词意…
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如何编写简洁美观的Python代码
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python风格教程将使你能够编写整洁漂亮的Python代码 在这个风格教程中…
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数据科学统计学:什么是偏度?
作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域,偏度是一个重要的统计学概念 了解什么是偏度,以及为什么它对作为…
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循环神经网络(RNN)简易教程
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN? RNN是…
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自然语言处理十大应用
作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个…
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Ray和RLlib用于快速并行强化学习
作者|Christian Hubbs 编译|VK 来源|Towards Data Science Ray不仅仅是一个用于多处理的库,Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库,它…
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yolov5 简单教程
该库代表Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究,并结合了以前的YOLO库https://github.com/ultralytics/yolov3在自定义数据集上训练了…
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在PyTorch中构建高效的自定义数据集
学习Dataset类的来龙去脉,使用干净的代码结构,同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦。 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。 PyTorch 最近已经出现…
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提高分析和可视化能力的3个Excel图表
作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Excel图表是展示你的分析技能的强大方式 这里有三个Excel图表,每个分析师都应该熟悉 介…
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使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识
机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型,从而把相似的数据映射到相似或相同的标签。 例如,我们正在为电子邮件构建一个垃圾邮件过滤器。我们有很多电子邮件,其中一些标记为垃…