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
|
1075人阅读
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
|
1366人阅读
回答:随着互联网技术的不断发展，软件测试岗位受到了更多的关注，软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升，而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分，尤其在当下的大数据时代更是如此。因此，学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术，可以按照以下步骤进行：第一：学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了，对于大部分专业的测试人...
itvincent
|
716人阅读
回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
|
1044人阅读
...和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过22...
...为企业和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过2...
...性理论等多门学科 简单来说：机器学习可以通过大量的数据或者以往的经验自动改进计算机程序/算法。 生成完模型f(x)之后，我们将样例数据丢进模型里边，就可以输出结果： 我们说机器学习可以自我学习，是因为我们会将...
...器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8...
...-不管大家明不明白它们的不同！ 不管你是否积极紧贴数据分析，你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点，这里是它们关键词的google指数： 如果你一直想知道机器学习和深度学习的不同，那么继续读下去...
...个值称之为损失（loss），我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。 如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中（因为有z=yp），那么我们可以把损失写为关于参数（parameter）的函数，这个函数称之为损...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Hegel_Gu
zhigoo
