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2018年,这5个数据科学项目能帮你找到工作

找个数据科学的工作不容易,不过我有个好主意能帮你找工作,这就是打造你自己的作品集,利用作品集展示你学到的技能,让未来的老板知道你有多大本事。 你可以把这5个数据科学项目放到作品集里,以此说明自己的能力: 数据清洗  数据科学家往往要耗费高达80%的时间来清理新项目的数据,这是数据科学团队最大的痛点。如果能告诉他们你拥有丰富的数据清理经验,你的价值马上就能体现出来了。现在,找一些需要清理的数据集,创建一个数据清洗项目,开始数据清理吧。 用Python的话,Pandas绝对是首选,如果用的是R,可以使用dplyr这个包。记得要表现出以下几项技能: 导入数据;合并多个数据集;检测缺失值;检测异常值;插入缺失值;数据质量验证。 探索性数据分析  数据科学的另一项重要工作是探索性数据分析(EDA,Exploratory Data Analysis )

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题

为了理解对偶性,你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题,其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子,例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化,且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法,我们首先定义一个函数,称为拉格朗日函数。每个约束条件(在这个例子中只有一个)与新的变量(称为拉格朗日乘数)相乘,作为原目标函数的减数。Joseph-Louis Lagrange 大牛证明了如果是原约束优化问题的解,那么一定存在一个,使得是拉格朗日函数的驻点(驻点指的是,在该点处,该函数所有的偏导数均为 0)。换句话说,我们可以计算拉格朗日函数关于以及的偏导数;然后我们可以找到那些偏导数均为 0 的驻点;最后原约束优化问题的解(如果存在)一定在这些驻点里面。 原文发布时间为:20

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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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