Python for Data Analytics – Foundations of Numpy and Pandas
(You must login to your provided gmail account on Google.com to view the contents on this page) Part 1: Foundations of Numpy and Pandas 0 Anaconda Installation 1 Create Arrays 2 Basic Operation of Arrays 3 Indexing and Slicing 4 Simple Array Operations 5 Universal Functions 6 Array Processing 7 Save and Load Arrays 8 Series […]
Python for Data Analytics – Machine Learning
(You must login to your provided gmail account on Google.com to view the contents on this page) Part 4: Machine Learning 0 Introduction to Machine Learning 1.1 Linear Regression 1.2 Linear Regression Demo 2.1 Logistic Regression 2.2 Logistic Regression Demo 3.1 Multi-class Classification 3.2 Multi-class Classification Demo 4.1 Decision Tree 4.2 Random Forest Tree 4.3 Decision […]
有点意思：一篇关于词嵌入（Word Embedding）的介绍
人类语言是描述人类与世界之间联系的一种惊人有效的方式。大部分情况下，我们只需一些简短的词语就能够互通心意并进行与之相关的活动。
正因为我们可以看到并描述如此之多的复杂事物，所以很多结构被悄然编码成我们的语言。计算机在学习自然语言方面并不容易，因为它如果不知道如何观察世界，则需要了解人类如何观察世界。
【编程&数据处理】pandas 1 | 入门，SO EASY!!!
这些天，我看到了一篇妖艳贱货文“10 Minutes to Pandas （10分钟搞定pandas）”。
我的内心os是：开什么玩笑，怎么可能…
但是pandas官方文档标题就是这么写的。。。
从0开始:神经网络分类器
我们的目标只是提供一个从头开始编写的隐藏层完全连接的神经网络分类器（没有深度学习库），以帮助消除神经网络中神秘的黑匣子感觉。
所提供的神经网络对描述属于三类小麦的内核的几何属性的数据集进行分类（你可以轻松地将其替换为你自己的自定义数据集）。假设一个L2丢失函数（lossfunction），并且在隐藏和输出层中的每个节点上使用S形传递函数（sigmoidtransfer function）。权重更新方法使用具有L2范数的梯度下降（gradient descent）的增量规则（deltarule）。
【商业分析师专栏】Business Analyst面试必须准备的63个问题
BA的面试一般分成behavioral和technical interview两种。有一些公司有时不会设置technical interview。下面我们来看看命中率百分之90的面试问题！