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Greenplum

...MADlib扩展,客户可以在udw上使用MADlib的扩展功能,从而让机器学习变得简单,支持PostGIS,可以方便的支持空间、地理位置应用。最新支持greeplum5.17版本。

机器学习0基础问答精选

0基础学习编程,求书籍推荐?

回答:你好,很高兴能回答你这个问题。首先您是零基础人员,所以想要学习编程语言需要清楚每一门编程语言所对应的市场以及行业,因为不同的编程语言所运用的行业也是不一样的。我个人通过行业不同而对你进行不同编程语言以及书籍的推荐:1、JAVA语言及书籍Java目前仍然是市场主流的编程软件之一,其应用范围较广,比如开发常用的桌面应用软件,开发大型的商业网站以及安卓等等方向,都可以选择JAVA语言。书籍的话,个人帮你...

v1 | 1001人阅读

linux云计算具体讲什么内容?0基础学习路线是什么?

回答:云,是网络,互联网的一种比喻说法,即互联网与建立互联网所需要的底层及时设施的抽象体。计算,并不是指一般的数值极端,而是一台足够强大的计算机提供的计算服务,包括各种功能,资源,储存。云计算,可以理解为网络上足够强大的计算机为你提供的服务。0基础学习路线如下1,网络基础:计算机基础,云计算基础2,Linux基础,Linux操作系统,Linux高级管理,安全与监控3,Linux自动化运维,shell脚本...

Acceml | 561人阅读

0基础建议学什么编程语言?

回答:零基础建议学什么编程语言?这个要视情况和用途而定,比较简单、也容易学习的就是html、python和易语言,下面我分别简单介绍一下:01、html又名超文本标记语言,日常生活中我们所见到的各种网页都是基于html开发而来,不管是静态网页,还是动态网页,最终展示在用户面前的都是html渲染的结果,如果你想从事于web开发,或者想搭建一个小型网站,那么html是基础也是必不可少的,零基础入门来说,非常...

pubdreamcc | 1177人阅读

英语不好,0基础,能学会Linux吗?

回答:英文不好就慢慢学,学会Linux肯定是没有问题的。

Noodles | 987人阅读

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 1076人阅读

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...

Apollo | 1367人阅读

机器学习0基础精品文章

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    ... 往期回顾:统计学习方法第二版 李航 距离上次介绍机器学习相关的内容,已经过了一年的时间了,而这篇博客目前的阅读量也将近3000k,这样数据看起来似乎也还算不错,可惜因为我当时没有足够的时间和精力去完整把这...

    leoperfect 评论0 收藏0
  • ApacheCN 人工智能知识树 v1.0

    ...,就没必要看其余文章,直接跳到下一个就行了。 统计机器学习 基础知识 AILearning 第1章_基础知识 CS229 中文笔记 一、引言 CS229 中文笔记 三、线性代数回顾 机器学习基石 1 -- The Learning Problem 机器学习基石 2 -- Learning to Answer Yes/...

    刘厚水 评论0 收藏0
  • 重磅 | 完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!

    ...合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线...

    荆兆峰 评论0 收藏0
  • 机器学习应用——导学part

    ... Python之机器学习第一弹。 Python被称为最简单好上手的语言之一,基于其极强的关联性,对各种库的引用,和资源的关联,使其实现功能非常容易。一些底层逻辑不需过多过深的...

    edgardeng 评论0 收藏0
  • 机器学习基础

    机器学习本质包含了数学原理推导与实际应用技巧 推论事情的方法:演绎法和归纳法。根据经验进行推论,就像人成长一样。 基础: 机器学习的目的是:归纳(Induction), 从详细事实到一般推论 找出有效的预测模型 一开始都...

    frank_fun 评论0 收藏0

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