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31个惊艳的数据可视化作品，让你感受“数据之美”！
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。出品 | Python数据科学在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来。在这个过程中，我们既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。要想数据达到生...
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30 个Python代码实现的常用功能，精心整理版
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 | Python作者 | 艾里艾兰1、冒泡排序2、计算x的n次方的方法3、计算a*a + b*b + c*c + ……4、计算阶乘 n!5、列出当前目录下的所有文件和目录名6、把一个list中所有的字符串变成小写：7、输出某个路径下的所有文件和文件夹...
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5个可以让你的模型在边缘设备上高效推理的算法
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 | AI公园（id：AI_Paradise）作者 | James Le编译 | ronghuaiyang导读：深度学习模型这么大，这么慢，如何在边缘设备上部署使用？这里有5个算法，你可以试试。随着深度学习的发展，神经网络变得越来越大。例如，在ImageN...
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深度学习的7个技巧，帮你训练出好的模型
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 | AI公园（id：AI_Paradise）作者 | George Seif编译 | ronghuaiyang前戏这又是一篇介绍深度学习的技巧的文章，不过和之前的那篇文章侧重点有所不同，这篇文章更加注重于如何在实际的项目的数据集中训练出好的模型出来，与其...
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决策管理平台集成
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 | 信数金服（id：xinshucredit）作者 | Carlos Serrano翻译 | 范亚成决策管理以及业务规则管理平台能够满足面向业务的角色（如业务分析师以及业务专家等）对于运营决策的需求，同时这类平台也需要考虑企业整体及其技术环...
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风险决策引擎是如何一步步鉴定客户资质？
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 | 汽车金融二三事在风控规则引擎里，是怎么结合评分卡来输出自动审批决策？下面通过一个简单的策略配置来进行了解。01构想一个信审场景，设计一个银行的信审流程（点击图片可放大查看）上述信审流程包含如下四个步骤：第...
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机器学习模型应用方法综述
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 | 数据派THU（id：DatapiTHU）作者：Julien Kervizic翻译：陈之炎 校对：李海明本文整理比较模型部署到生产中使用的不同部署模型方式、生命周期管理方法及数据存储格式。Mantas Hesthaven拍的发表在 ...
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一篇值得收藏的ML数据预处理原理与实践文章
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 | SAMshare作者 | Samshare选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub作者：Sebastian Raschka翻译&整理 By Sam本文的主体结构前置，如下：一. 处理数据缺失 1.1 删除有缺失的样本或特征 ...
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让客户一看就懂 ，赞不绝口的10个数据可视化技巧
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 | AI开发者（id：okweiwu）作者 | skura我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理...
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数据科学工程师常犯的错误Top10
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。作者：Norm Niemer编译：ronghuaiyang导读无论是初学者还是有经验的工程师，都会或多或少的犯一些错误，这里总结了一些常犯的错误top10，大家可以参考一下。数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计，比任何统计学家都更擅长软...
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干货：基于深度学习的文本数据特征提取方法之Word2Vec
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。作者：Dipanjan (DJ) Sarkar编译：ronghuaiyang01介绍处理非结构化文本数据非常困难，尤其是试图构建一个可以像人类一样解释和理解自由流动的自然语言的智能系统时。你需要能够处理和转换嘈杂的、非结构化的文本数据，并将其转换为...
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利用 Spark 和 scikit-learn 将你的模型训练加快 100 倍
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 | AI开发者（okweiwu）作者 | skura在 Ibotta，我们训练了许多机器学习模型。这些模型为我们的推荐系统、搜索引擎、定价优化引擎、数据质量等提供动力。它们在与我们的移动应用程序交互时为数百万用户做出预测。当我们使...
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A/B测试常见的10个错误
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 | AI开发者（id：okweiwu）作者 | skuraA/B 测试结果出错的风险非常高，或许应该持怀疑态度。「没有数据，你只是一个有想法的人。」这是 W. Edwards 的依据名言，它表明，A/B 测试对于做出良好的商业决策来说至关重...
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干货：全面系统的大数据工程师必备知识与工具
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。作者 | Phoebe Wong译者 | 陆离编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）01前言如何才能成为一名真正的“全栈（full-stack）”数据科学家？需要了解哪些知识？掌握哪些技能？概括来讲，一名全能型选手要把数据科学...