数据科学竞赛经验谈
如何做数据分析？如何做数据清洗？如何做特征工程？（面向关系型数据的特征工程系统化分析方法）如何做特征选择？如何选择合适的机器学习模型？如何调参？如何做模型融合？如何上分刷榜？
请各位直接到以下链接阅读： :
想咨询竞赛经验，快速上分，争夺奖金的同学，欢迎来到大卫的小屋与我交流： 纯文字PDF版已经制作完成，已与PPT版一起上传至我的知识星球
2022-02-15 19:57:01
6KB
1
高级程序员推荐干货，LINUX内核同步、信号、内存、调度、文件系统、网络系统、时钟等源代码及注释
2022-02-08 09:07:28
91.5MB
本文来自作者李文哲，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。
本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建
2022-01-20 10:11:48
1.61MB
1