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解決不均衡分類問題的框架 -
《Scikit-Learn與TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南》 第10章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（第一部分 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）第01章 機(jī)器學(xué)習(xí)概覽第02章 一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目（上）第02章 一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目（下）第03章 分類第04章 訓(xùn)練模型第05章 支持向量...
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D3 vs G2 vs Echarts
初次接觸 web 圖表開發(fā)的工程師，面對眾多的可視化工具庫難免會有疑惑，比如說： 這庫的產(chǎn)品定位？ 哪個(gè)更好學(xué)？ 哪個(gè)更強(qiáng)大？ 讓我們帶著問題，從這三個(gè)庫的命名出發(fā)，比較一下...
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應(yīng)該如何理解概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)？大學(xué)的時(shí)候，我的《概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)》這門課一共掛過3次，而且我記得最后一次考過的時(shí)候剛剛及格，只有60分。你可以想象我的《概率論》這門課學(xué)的是有多差了。后來，我工作以后，在學(xué)...
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深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)梯度下降的場景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進(jìn)而...
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Power BI架構(gòu) 你選對了嗎？最近我有幸聽到了國內(nèi)BI大神老金的Power BI架構(gòu)的現(xiàn)場講解，一個(gè)字：牛B！廢話不多說，直接上干貨。 大神親自畫了一幅PowerBI架構(gòu)圖，打印成冊，人手一份，實(shí)在是太貼...
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走近數(shù)據(jù)算法——邏輯回歸（Logistic Regression）特別聲明：本文僅學(xué)習(xí)交流，感興趣的朋友可以留言互相討論。 文章簡介本文是在學(xué)習(xí)過程中通過自己對模型的理解及復(fù)盤整理，并不對代碼邏輯進(jìn)行講解，文中外鏈資料都是在學(xué)習(xí)過程中覺得比...
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微軟研究院推出支持PowerBI的作圖大殺器微軟在Ignite2018關(guān)于PowerBI的演示中使用了一個(gè)很猛的自定義可視化，先來看看效果： 除此以外，后來發(fā)現(xiàn)還可以有： 以及： 以及： 這些全部可以很容易地制作，全部...
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Power BI：保持?jǐn)?shù)據(jù)建模原則并處理多對多關(guān)系現(xiàn)在在哪里 Power BI的除了可以進(jìn)行漂亮的可視化，更多內(nèi)容隱藏在表面下的建模本身。 Power BI 數(shù)據(jù)建模： 鼠標(biāo)拖拽形成關(guān)系 處理篩選器方向 處理關(guān)系的激活與非激...
