如果数据很大，很多的统计错误可以最终通过大量数据的综合分析而消减掉——这是大数定理。只要是任何符合正态分布的数据集，在海量数据面前，统计异常值都会快速消失掉。与之相反，如果你想的预测模型是基于一批很小的数据，如果你没有足够强的数据知识来搞清楚小数据中的每一个细节，那么任何一个异常值都可能导致你的模型...
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该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。n = 2; s ="Programming"; print(s * n);# ProgrammingProgramming
理解数据和用户体验。有时候，你可以通过简单而独具匠心的数据分析来聪明地解决一个用户体验问题。作者：DJ Patil
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给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。from math import ceildef chunk(lst, size): return list( map(lambda x: lst[x * size:x * size + size], li...
1.当下这种野蛮生长、孤立无援的局面将不复存在。2.工具会更简单易用。3.数据文化会更流行。作者：Hillary Mason
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给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。from math import ceildef chunk(lst, size): return list( map(lambda x: lst[x * size:x * size + size], li...
第一个问题是，我们能不能清楚地定义这个问题？用最简洁的语言描述它，写在一张白纸上，让所有人都明白我们想要做什么。第二个问题是，我们怎么估计何时顺利完成这个项目？我们应该用什么成败指标来判断我们针对某个问题的解决方案是不是成功的？第三个问题是，假设我们可以完美解决这个问题，我们应该从什么地方入手？我问...
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该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ...
尝试去做一个最符合你的优势技能的项目。总体上，我把数据科学家的工作分为三个板块：统计、代码以及讲故事/可视化。这三个板块中你最擅长的方面是哪个，你就尽量选择最需要这方面技能的项目。然后下一步，做一个着重点在你最不擅长的板块上的项目。这会帮助你尽快的成长，学到新的东西，并且搞清楚自己下一步的学习方向，...
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如下代码将检查两个列表是不是有重复项。def has_duplicates(lst): return len(lst) != len(set(lst))x = [1,2,3,4,5,5]y = [1,2,3,4,5]has_duplicates(x) # Truehas_duplicates(...
数据科学家这个角色出现的最初，是需要人来解决社交网络中遇到的一些有挑战性问题。那个时候，很多软件公司旗下都有数个各自为政的小组。传统的R&D（Research&Develop）企业模型导致的结果是，在把一个点子从一个团队传递到另一个团队的时候，后者必须要重新开发实现，这就造成了大量不...
“人脑是如何工作的？”“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域...
下面的方法将用于合并两个字典。def merge_two_dicts(a, b): c = a.copy() # make a copy of a c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b ...
数据科学将会成为公司里辅助决策和产品开发的重要力量。为了让数据产生最大的影响力，数据科学要在产品开发的初期发挥作用，而不是在一切都完工了以后做一些小修小补。同时数据科学的一个作用是给产品开发部门提供质量反馈，有关产品质量的数据可以被设计部署并采集过来，进而加以分析用来帮助未来的产品决策。
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。理论研究可分为以下两类：1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如...