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独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

本文探讨了简单的ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习方面的问题。

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DeepMind论文:深度压缩感知,新框架提升GAN性能(附链接)

本文介绍一种将压缩感知和GAN联系起来的创新框架。

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独家 | 一文教你如何处理不平衡数据集(附代码)

本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法,包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。

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独家 | 关于NLP和机器学习之文本处理的你需要知道的一切(附学习资源)

本文将介绍自然语言处理和机器学习中常见的文本预处理方法。

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独家 | 使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍(附学习资源)

本文作者通过实战介绍了Deep Q-Learning的概念。

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独家 | 10个数据科学家常犯的编程错误(附解决方案)

本文为资深数据科学家常见的10个错误提供解决方案。

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独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测(附代码)

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架,利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程,便于你快速搭建时间序列的预测模型。

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一文读懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

本文是deeplearning.ai的一篇技术博客,对初始化值的大小选取不当,可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题,并提出了针对性的解决方法。

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GitHub火热!程序员小哥不得不知的所有定律法则(附项目链接)

本文介绍了最近 GitHub 上很火的“定律合集”项目。

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独家 | kaggle季军新手笔记:利用fast.ai对油棕人工林图像进行快速分类(附代码)

一支深度学习的新手队如何在kaggle竞赛中获得第三名?

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独家 | 手把手教你用Python构建你的第一个多标签图像分类模型(附案例)

本文明确了多标签图像分类的概念,并讲解了如何构建多标签图像分类模型。

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独家 | 如何在BigQueryML中使用K-均值聚类来更好地理解和描述数据(附代码)

本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组,进而更好地理解和描述。

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独家 | 一文读懂统计学与机器学习的本质区别(附案例)

本文为你讲解了统计学与机器学习的本质区别。

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独家 | 为你介绍7种流行的线性回归收缩与选择方法(附代码)

本文讨论了七种流行的收缩和选择方法的数学属性和实际的Python应用。

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独家 | 基于Python实现交互式数据可视化的工具(用于Web)

本文将介绍实现数据可视化的软件包。

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独家 | 基于Python的遗传算法特征约简(附代码)

本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法(genetic algorithm,GA)来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。

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独家 | 脑洞大开!机器学习与AI突破(附链接)

本文介绍了一些近期在机器学习和人工智能领域最受欢迎的突破,并附上一些论文、视频链接和简要总结。

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独家 | 一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学

在本文中,我们将深入探讨贝叶斯统计的神秘世界以及它的一些原则,Bernstein-von Mises定理和Cromwell规则,以及用它们分析现实世界的机器学习问题。

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教程 | 一文读懂自学机器学习的误区和陷阱(附学习资料)

本文为你指出一些自学的误区,推荐学习资料,提供客观可行的学习表并给出进阶学习的建议。

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收藏 | Tensorflow实现的深度NLP模型集锦(附资源)

本文收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。

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