数据科学中的常见的6种概率分布（Python实现）

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数据科学中的常见的6种概率分布（Python实现）

作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com/probability-distributions-in-data-science-cce6e64873a7 介绍拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益.每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么.如果我们能够了解数据分布中…

人工智能第三课：数据科学中的Python

我用了两天左右的时间完成了这一门课<Introduction to Python for Data Science>的学习,之前对Python有一些基础,所以在语言层面还是比较顺利的,这门课程的最大收获是让我看到了在数据科学中Python的真正威力(也理解了为什么Python这么流行),同时本次课程的交互式练习体验(Datacamp)非常棒. 这门课程主要包括了6个单元的内容,一开始介绍了Python的基本概念(常见数据类型和变量),从第二节开始讲解列表在Python中的使用,并且逐步…

数据科学中需要知道的5个关于奇异值分解（SVD）的应用

介绍 "Another day has passed, and I still haven't used y = mx + b." 这听起来是不是很熟悉?我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用. 好吧,但我可以向你保证,并不是这样的.特别是如果你想开启数据科学的职业生涯. 线性代数弥合了理论与概念实际实施之间的差距.对线性代数的掌握理解打开了我们认为无法理解的机器学习算法的大门.线性代数的一种这样的用途是奇异值分解(SVD)用于降维. 你在数据科学中一…

2017数据科学报告：机器学习工程师年薪最高，Python最常用

2017数据科学报告:机器学习工程师年薪最高,Python最常用 2017-11-03 11:05 数据平台 Kaggle 近日发布了2017 机器学习及数据科学调查报告,针对最受欢迎的编程语言.不同国家数据科学家的平均年龄.不同国家的平均年薪等进行深度调查.此次调查共收到16000余份回复. 以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译,供大家参考. 年龄从全球范围来看,本次调查对象的平均年龄在30岁左右.在不同的国家,数值会有所差异,加拿大接受问卷调查的平均年龄为34岁,而中国的机器学…

（数据科学学习手札22）主成分分析法在Python与R中的基本功能实现

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分我们使用了R中自带的数据集USJudgeR…

十七、Java中数组常见的几种排序方法！

转载自:https://www.cnblogs.com/bekeyuan123/p/6891875.html 数组的定义: // 3种定义方式 int[] arr = new int[5]; int[] arr1 = {1,2,3,4,5}; int[] nums = new int[]{1, 2, 3}; long[] arr2 = new long[6]; String[] strs = new String[5]; // 数组可以存储引用类型 Person[] ps = new Perso…

数据科学中的R和Python: 30个免费数据资源网站

1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有缺失值. Socrata:它是探索政府相数据的另一个好地方.Socrata的一个了不起的地方是,他们有不错的可视化工具,使研究数据更为容易. 一些城市都有自己的数据门户网站设置,可供访问者浏览城市的相关数据.例如,在旧金山数据网站,你可以获得很多数据,从犯罪统计到城市的停车位. 联合国有关网站,例如…