你练习了很久，逐渐觉得编程变得得心应手，或许会觉得“这很简单嘛”，千万别大意，请牢记：编程其实很难。图源：unsplash在自己解决问题的时候，不合适的选择会使编程问题变得更加困难，如果没人指导你甚至都意识不到自己编程的方式是错误的。你或许曾为不能及时完成代码和重构而感到内疚，幸运的是，只要你愿意，纠正这些错误可以让你成为一个更好的程序员。成为一个伟大程序员的最好方法就是克服错误和问题，问题总会有
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2020-12-22 12:18:10
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重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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图源：unsplash学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智能或机器学习的起步阶段是非常艰难的，自学取得良好进步的关键是按照自己的节奏学习。
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2020-12-22 11:47:50
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图源：unsplashPython可谓是当今世界上最受欢迎的编程语言之一了。它简单易懂，但功能强大，可以处理多种问题。无论处理网站后台，研发新游戏，分析公司数据，或者是创造机器学习模型，都可以通过Python来完成。三分钟热度对于学习Python同样适用，很多新手会在最初几天格外兴奋。他们会咨询与书籍、资源、注册课程、或其他事项相关的问题，他们立志在一两个月内成为一个新“吉多·范罗苏姆”。然而现实
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2020-12-22 11:42:38
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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图源：unsplash上世纪90年代初，Python面世了。近30年来，关于它的“炒作”一直没有少过。当然，编程界花了至少20年的时间才认识到它，但自那以后，它的流行程度远远超过了C、C#、Java甚至Javascript。尽管Python目前在数据科学和机器学习领域，以及某些程度上在科学和数学计算领域占据着主导地位，但与Julia，Swift和Java等新语言相比，它确实有其劣势。是什么让Pyt
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2020-12-21 11:52:59
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图源：unsplash看看这个美丽的森林，现在，假设你有机会在其中进行数据分析。你的任务是找出森林中每个区域的熊猫数量与树木数量的比。成功分析后，会发现树木的密度高于熊猫密度。转换为矩阵形式，差不多是这个样子：图源：freepik.com其中散落着一些可爱的大熊猫，但是矩阵的密度主要源于树木。设树木值=“0”，则熊猫值=任何非零值，表示为“1”。然后，该图像将变成由0和1组成的矩阵，这意味着整个矩
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2020-12-21 11:51:39
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图源：unsplash我们的生活中有许多地方会用到概要。看书的时候，书背后的简要使我们大概了解其内容；新闻软件往往会有关于文章内容的标题；而概要对于影评来说也是特别重要的。随着自然语言处理和机器学习等技术的出现，我们为何不用它们来生成概要而无需介入人力呢？在你决定为了即将到来的考试概括教材之前，先来了解一些重要的概念吧。文本摘要有两类，抽取式和生成式。抽取式摘要抽取式摘要可被定义为精心挑选出所有重
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2020-12-21 11:50:16
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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