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在数据科学领域中,你需要多少数学知识?

Benjamin O. Tayo.提供图片 I. 引言 如果你有心学习数据科学,那么你一定会在脑海中想过下面的问题: 没有或者只有很少的数学知识,我能做一个数据科学家吗? 数据科学必需的数学工具有哪些? 有很多优秀的包可用于建立预测模型或者数据可视化。其中最常用的用于描述和预测分析的一些包有: Ggplot2 Matplotlib Seaborn Scikit-learn Caret TensorFlow PyTorch Keras 多亏了这些包,任何人都可以建立起一个模型或者实现数据可视化。然而, 坚实的数学基础对于修改你的模型让你的模型性能更好更加可靠来说是十分必要的。建立模型是一回事,解释模型得出可用于数据驱动的决策的有意义的结论又是另一回事。用这些包之前,理解每个包中的数学原理是很重要的。因为这样你才不是简单地只是把这些包作为一个黑盒来使用。 II. 案例学习:建立多重回归模型 假设我们要建立一个多重回归模型。在此之前,我们需要问一下自己下面的这些问题: 我的数据集有多大? 我的特征变量和目标变量是什么? 什么预测特征与目标变量关联性最大? 什么特征是重要的? 我需要量化特征值...

量子互联网要来了?高保真长距离是特点

据外媒,未来的量子互联网将比人们正在使用的互联网更快、更安全--现在这样的网络可能离现实更近了一步。科学家们已经利用量子传送来远距离发送信息,而且保真度比以前更高。 据悉,来自费米实验室、AT&T、加州理工学院、哈佛大学、美国宇航局JPL和卡尔加里大学的研究人员已经展示了持续的、非常精确的长距离量子传送。该团队首次在44公里的远距离内实现了保真度大于90%的量子隐形传态。这并不是实现了最远距离的量子传送。2015年,信息通过光纤传送了100多公里(62英里)。2017年,中国科学家利用墨子卫星完成了1200公里距离的量子纠缠实验,打破了纪录。 根据现有的物理知识,两个或更多的粒子可以实现量子纠缠,改变其中一个粒子的状态会立即改变其“伙伴”的状态--无论它们相隔多远。这种机制可以被利用来创建量子网络。成对的光子可以被纠缠和分离,使数据可以在它们之间进行长距离的 "传送"。因此量子网络更加安全,因为任何黑客只要试图读取数据就会乱码。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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