python的线性优化——你需要知道的有哪些？
大数据科学通常通过过数据的预测、规律与表现（通常没有约束的概念）的方式来呈现，但是对做商业情况中的决策是远远不够的。大数据科学的输出或呈现效果必须能够被商业决策所吸收并利用，同时，在商业情况下的优化模型需要有商业条件的约束。
例如在分析超市产业链案例的情况下 – 你的大数据处理过程需要来预测未来的销售数据。你将需要使用初始数据来建立一个优化库存与销售策略的模型。
【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。。。
如何画XGBoost里面的决策树？
最近用XGBoost很多, 训练完模型后, 一般只是看看特征重要性(feature importance score)。我对这种黑箱模型一般是不放心的, 所以喜欢把结果尽可能的画出来看看。XGBoost是一种Boosting Tree方法, 模型中每个决策树是可以画出来看看的。以为这是个很简单问题, 后来发现其实坑还挺多的, 这里简单总结一下。
Python数据处理：关于Pandas你需要知道的都在这里
数据整理是数据科学研究流程中的一个重要步骤。本文要介绍的pandas就是一个广受欢迎的数据整理库。这个应用最早基于NumPy开发，那么NumPy又是什么东西？NumPy其实是Python里进行数学计算的基础工具。Pandas库提供了快速、简捷、易懂的数据结构，简化了数据整理步骤。
PolYamoR的简介：Python和R之间的双向翻译器
时至今日，数据科学已经成为Python和R之间的主战场。在数据科学里，存在着让不同编程语言共存的方式。
但是编程语言的共存也有它的规则，就算是 Dataiku Data Science Studio (DSS) 系统可以使其顺畅，但是并非每个人都准备好接受这种共存的状态。
数据分析领域里，R和Python到底哪个市场需求大？
有数学背景的人喜欢R，因为他们把R 看做更强大的数据表，许多R的使用者最初都是数据表的使用者，通常这部分人都是统计学家。Python跟R比，是一种更加灵活的语言，它可以应用于数学和统计之外的其他领域。如果相比数学，你的逻辑性更强，思维方式更侧重于过程而不是公式，并且有CS背景，那么相比之下，Python更适合你。
机器学习工作流程第一步：如何用Python做数据准备？
这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分，覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具。最终会成为一套手工制成的机器语言工作包。这次的内容会首先从数据准备开始。
