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《数据整理实践指南》一第1章 从头说起:什么是噪音数据

本节书摘来自异步社区《数据整理实践指南》一书中的第1章,第1.1节,作者【美】Q. Ethan McCallum(麦卡伦),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 从头说起:什么是噪音数据 数据整理实践指南我们都口口声声说喜欢数据,实际上并非真的喜欢。 我们喜欢的只是洞察数据,这和喜欢数据本身并不一样。 实际上,很多人和我一样,甚至可以说并不关心数据本身。 什么是噪音数据(Bad Data)呢?很难给它下个准确的定义。有些人认为它纯粹属于经验上的、技术方面的问题:缺失值、记录格式不对或者是蹩脚的文件格式。当然,这些都属于噪音数据,但是实际上噪音数据涵盖的范围要比这广得多。噪音数据还包含那些浪费你的时间、导致你不得不在公司加班以及那些让你崩溃欲哭无泪的数据。那些你无法访问的、曾经拥有又丢失的以及发生了变更的数据,可能都属于噪音数据。 简而言之,噪音数据是那些“给你惹麻烦的数据”。有很多种情况都会产生噪音数据,比如蹩脚的存储、糟糕的说明,甚至是让人误解的策略。如果你从事数据科学这方面时间足够长,必定会遇到很多不同的噪音数据。 因此,我们想要编一本《数据整理实践指南》,一...

人工智能竞赛:从硅谷到北京,巨头们严阵以待

人工智能被认为是继电力和互联网之后又一次对人类社会产生颠覆式影响的技术。美国公司的技术遥遥领先,中国公司擅长商业化、拥有数据优势,在技术上正奋力追赶 《财经》记者 谢丽容 梁辰/文 2015年12月,微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems),这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间,他印象最深的不是同行的专业进展,而是一位科学家告诉台下的与会者,早些年,他的博士生根本找不到工作,今年却被一抢而空。 这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京,人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次高潮的技术,现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称,人工智能

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