数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简 ...
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2019-06-04 19:22:02
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1.定位方法： 1.1 基于电子信号的定位：GPS 1.2 航迹推算：IMU（加速度计+陀螺仪），轮速计 1.3 环境特征匹配：传感器感知+融合 2.地图： 2.1 3D voxel地图 2.2 点云地图 2.3 2D概率地图 3.技术 2.1 RTK：容易受电磁环境干扰’ 2.2 GPS： 1.缺 ...
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2019-06-03 23:58:30
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● 什么是DBSCAN 参考回答： DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,而是将具有足够高密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最大集合。 ● k-means算法流程 参考回答： 从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚 ...
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2019-06-03 21:40:20
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在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手
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2019-05-30 16:06:39
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ML.NET 示例中文版，英文原版请访问：https://github.com/dotnet/machinelearning samples ML.NET 示例 "ML.NET" 是一个跨平台的开源机器学习框架，使.NET开发人员使用机器学习变得很容易。 在这个GitHub 存储库中，我们提供了示例 ...
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2019-05-28 22:33:35
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""k-means聚类算法过程1）从N个样本数据中随机选取k个作为初始的聚类中心2）分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中3）所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心4）与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转过程2），否则转过程5）5）当质心不发生 ...
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2019-05-27 17:46:57
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可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用。具体而言，电信分析高度依赖于地理空间数据的使用。 这是因为电信网络本身在地理上是分散的，并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构，消费者需求和可用性的有价值的见解。 数据 为了说明这一点，使用k均值聚类算法来分析纽约市免费公共WiFi的地理数据。该数据集可 ...
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编程语言 时间：
2019-05-24 18:44:39
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 1 Unsupervised Learning\_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算 ...
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2019-05-19 23:16:43
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无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear ...
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2019-05-18 09:38:51
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释 ...
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2019-05-16 15:07:36
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