当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:…

1.1 机器学习的分类 监督学习:线性回归或逻辑回归, 非监督学习:是K-均值聚类, 即在数据点集中找出“聚类”. 另一种常用技术叫做主成分分析(PCA) , 用于降维, 算法的评估方法也不尽相同. 最常用的方法是将均方根误差(RMSE) 的值降到最小, 这一数值用于评价测试集的预测结果是否准确. RMSE评价法会在第7章进行更深入的解释. 另一种常用的评估方法是AUC, 即ROC曲线下的面积. 1.8 使用R包 有大量的通用包(当前大约是7000个) , 其中很多涉及有用的统计方法, 也有特定…

数据科学内容广泛,涉及到统计分析.机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能.学习数据科学,推荐学习<精通数据科学从线性回归到深度学习>. 针对技术书籍,最好的阅读方法是对照每一章的示例代码,动手实现所讨论的模型.这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力,否则就会像读小说一样,阅读时感觉不错,但实际使用时就无从下手了.配套代码则兼容Python 3和Windows系统. 学习参考: <精通数据科学从线性回归到深度学习>PDF,432页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.作者:唐亘…

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.…

R数据科学(R for Data Science) Part 3:编程 转换--可视化--模型 --------------第13章 使用magrittr进行管道操作-------------------- library(tidyverse) #管道不能支持以下函数: #①使用当前环境的函数:如assign/get/load assign("x",10) x "x" %>% assign(100) # 这里的赋值是由%>% 建立的临时环境进行的 env…

R数据科学(R for Data Science) Part 2:数据处理 导入-->整理-->转换 ------------------第7章 使用tibble实现简单数据框------------------- #tibble一种简单数据框 vignette("tibble") #创建tibble str(iris) str(as_tibble(iris)) tibble(x=1:5, y=1, z=x^2+y) #tribble(transposed tibble)转…

R数据科学(R for Data Science) Part 1:探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions ------------前言------------------------------- library(tidyverse) #核心包:ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr #更新 tidyverse…

概述 Swift正迅速成为数据科学中最强大.最有效的语言之一 Swift与Python非常相似,所以你会发现2种语言的转换非常平滑 我们将介绍Swift的基础知识,并学习如何使用该语言构建你的第一个数据科学模型 介绍 Python被广泛认为是数据科学中最好.最有效的语言.近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者. 但事实是数据科学是一个广阔并且不断发展的领域.我们用来构建数据科学模型的语言也会随之发展.还记得R是什么时候的流行语言吗?它很快就被Python超越了.Julia语…

数据科学是一个范围很广的学科.机器学习和统计学都是数据科学的一部分.机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集)来调整模型或算法的参数.这包含了许多的技术,比如回归.朴素贝叶斯或监督聚类.但不是所有的技术都适合机器学习.例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类,该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构,从而帮助分类算法.这种情况需要人来标记 cluster.一些技术是混合的,比如半监督分类.一些模式检测或密度评估技术适合机器…

2017数据科学报告:机器学习工程师年薪最高,Python最常用 2017-11-03 11:05 数据平台 Kaggle 近日发布了2017 机器学习及数据科学调查报告,针对最受欢迎的编程语言.不同国家数据科学家的平均年龄.不同国家的平均年薪等进行深度调查.此次调查共收到16000余份回复. 以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译,供大家参考. 年龄 从全球范围来看,本次调查对象的平均年龄在30岁左右.在不同的国家,数值会有所差异,加拿大接受问卷调查的平均年龄为34岁,而中国的机器学…

公告 我们的所有非技术内容和活动,从现在开始会使用 iBooker 这个名字. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 公众号自动回复已更新,添加了"轻小说/知识星球"关键词. 我们近期将所有内容备份到 Gitee,欢迎访问 Gitee@ApacheCN. 欢迎大家在我们平台上投放广告.如果你希望在我们的专栏.文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(1034616238). 为了能够将开源…

特约赞助商 公告 我们愿意普及区块链技术,但前提是互利互惠.我们有大量技术类学习资源,也有大量的人需要这些资源.如果能借助区块链技术存储和分发,我们就能将它们普及给我们的受众. 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144).几十个项目等你来申请和参与,不装逼的朋友,我们都不想认识. BiliDriveEx 修复完成,接下来我们会多适配几个图床. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 我们接受&quo…

公告 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144).几十个项目等你来申请和参与,不装逼的朋友,我们都不想认识. 薅资本主义羊毛的 CDNDrive 计划正式启动! 我们的所有非技术内容和活动,从现在开始会使用 iBooker 这个名字. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 欢迎大家在我们平台上投放广告.如果你希望在我们的专栏.文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(103…

公告 我们的机器学习群(915394271)正式改名为财务提升群,望悉知. 请关注我们的公众号"ApacheCN",回复"教程/路线/比赛/报告/技术书/课程/轻小说/漫画/新知"来获取更多资源. 我们愿意普及区块链技术,但前提是互利互惠.我们有大量技术类学习资源,也有大量的人需要这些资源.如果能借助区块链技术存储和分发,我们就能将它们普及给我们的受众. 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144).几十个项目等你来申请和参与,不装…

文章提纲 全书总评 C01.Python 介绍 Python 版本 Python 解释器 Python 之禅 C02.Python 基础知识 基础知识 流程控制: 函数及异常 函数: 异常 字符串 获取键盘输入: 字符串处理 字符串操作 正则表达式 C05. 容器(Container)与集合(Collections) 元组(Tuple) 列表(List) 字典(Dictionary) 集合(Collections) C06.Python 标准库 数学模块:math 时间模块:time,datet…

Python数据科学手册(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1KurSdjNWiwMac3o3iLrzBg 提取码:qogy 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarr…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必…

学习mysql数据库时推荐看看mysql 领域的经典之作<高性能mysql(第3版)>,共分为16 章和6 个附录,内容涵盖mysql 架构和历史,基准测试和性能剖析,数据库软硬件性能优化,复制.备份和恢复,高可用与高可扩展性,以及云端的mysql 和mysql相关工具等方面的内容.每一章都是相对独立的主题,可以有选择性地单独阅读. <高性能mysql(第3版)>不但适合数据库管理员阅读,也适合开发人员参考学习.不管是数据库新手还是专家,相信都能有所收获. 学习参考: <高性…

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一.<TensorFlow技术解析与实战>从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理.模型构建.源代码分析和网络实现等各个方面.分为基础篇.实战篇和提高篇三部分.基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理.系统架构.设计理念.编程模型.常用API.批标准化.模型的存储与加载.队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)…

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实…

学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文…

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &…

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b…

一.简介 马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集实战 2.1 数据要求 这次我们需要采集的数据是知名旅游网站马蜂窝下重庆区域内所有景点的用户评论数据,如下图所示: 思路是,先获取所有景点的poi ID,即每一个景点主页url地址中的唯一数字: 这一步和(数据科学学习手札33)基于Python的网络数据采集实战(1)中做法类似,即在下述界面: 翻页…

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

本文会持续将<数据科学实战手册(R+Python)>一书中的附带参考资料网址手打出来, 方便访问. 由于书中的参考资料网址太多, 这个文档将可能花费一段时间才能完成. 第一章 P7  Rstdio (http://www.rstdio.com/) 参考Gettinng Started with R文章: http://support.rstdio.com/hc/en-us/articles/201141096-Getting-Started-With-R 访问RStdio的主页: http:/…

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化. 2 基础可视化 geopandas使用matp…

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri…

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…