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《文科生数据科学上手指南》分享

据说技术门槛在降低。作为文科生的你,该如何从这种趋势中收获更多? 苦恼 你大概经常听别人提起,技术的门槛在降低。 数据科学、机器学习、自然语言处理、神经网络、人工智能……一系列的名词让你眼花缭乱,让你对这个时代充满兴奋的感觉。你跃跃欲试,希望自己动手,也能用新技术做出卓有成效的工作。 但是,如果你不是IT专业的学生,特别糟糕的是,你还是一名文科生,那你可能会逐渐发现,技术的世界似乎不那么友好。 你只想对文本提取主题,人家给你写了这么长的公式: 你想做个时间序列的预测,结果人家告诉你,一个处理单元,就有这样的结构: 除了迅速“从入门到放弃”,你还能怎么办? 应用 别急,这不是真相。 真相是,只要你知道如何找到正确的工具包,就可以用短短几行代码,完成从前需要手工干几天的活儿。不信?可以看看我这篇《如何用4行 R 语句,快速探索你的数据集?》 写代码,如今已经变成了和开车一样的基础技能。开辆自动挡的汽车,不难掌握对吧? 你即便已经安全行驶几十万公里,成为名副其实的老司机,也不必理解发动机(或者电动机)的构造,对不? 需要维护保养,那是自然,但是这些工作,我们都可以交给专业人士代劳。 你需要了...

轻松看懂机器学习十大常用算法

导读 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林 在源数据中随机选取数据,组成几个子集 S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别 由 S 随机生成 M 个子矩阵 这 M 个子集得到 M 个决策树 将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果 3. 逻辑回归 当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。