STU33009TRINITY COLLEGE DUBLINSchool of Computer Science and StatisticsMid-Term Assignment 2020-21 STU33009: Statistical Methods for Computer ScienceSubmitting Your Report• Reports must be typed (no handwritten answers please) and submittedon Blackboard.• As a guideline, reports should be about 5...

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Statistical Methods for Data ScienceDATA7202Assignment 1 (Weight: 25%)

逻辑回归虽然叫回归，实际上是一个二分类模型，要知道回归模型是连续的，而分类模型是离散的，逻辑回归简单点理解就是在线性回归的基础上增加了一个 sigmoid 函数

PyMC3采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算后验分布。这个方法相当复杂，原理方面我们这里不做详细描述，这里只说明一些简单的概念，为什么使用MCMC呢？

直播好久没有曝光量了，自荐一波《PHP进阶之路》（PHPer们，好久没有投资自己了呢？）原文地址 [链接] PHP7.2 更新内容[链接]从官方给的文档中，我似乎没有看到关于整体性能方面的修改。 鸟哥点评 PHP7.2 相对于 PHP7.1 主要优化也是在 opcache 。 服务器配置 {代码...} 安装 {代码...} {代码...} {代码...} php.ini 配...

在上一篇文章《Serverless 的资源评估与成本探索》中，我们对性能和成本探索进行了些思考，在此就引出一个新的问题：当我们使用 Serverless 架构的时候，如何设置运行内存和超时时间呢？这里分享下我的评估方法供大家参考。

是关于性能和成本的探索，探索之后，就不得不引出一个新的问题：我们在使用Serverless架构的时候，要如何来设置自己的运行内存和超时时间呢？

为什么会有这个想法呢？我们知道食品安全事故发生的时间点和媒体报道的时间点之间实际上是有一个间隔的，然而相关利益人士、内部人士却能提前知道事件的发生。

参加泰迪杯数据挖掘竞赛，这次真的学习到了不少东西，最后差不多可以完成要求的内容，准确率也还行。总共的代码，算上中间的过程处理也不超过500行，代码思想也还比较简单，主要是根据论坛的短文本特性和楼层之间内容的相似来完成的。(通俗点说就是去噪去噪去噪，然后只留下相对有规律的日期，内容)

kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。

最新DataOps平台的真正价值，只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据，并且及时地产生数据驱动的认识时，才能够实现。利用机器学习（Machine Learning），分析师和数据科学家可以利用历史数据，以及实时地使用类似TensorFlow(TF)这样的技术，以做出更好的数据驱动业务的线下决策。

本文讲解Pandas工具库几个核心函数，能高效处理时间序列：resample、shift、rolling。帮你得心应手处理时间序列数据！💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：[链接]📘 本文地址：[链接]📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工...

TSFresh（基于可扩展假设检验的时间序列特征提取）是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架。该框架提取的特征可直接应用于分类、回归和异常检测等机器学习任务。TSFresh通过自动化特征工程流程，显著提升了时间序列分析的效率。

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 ``获取数据load(file='DowEnvironment.RData')日交易量 每日交易量内发生的 变化。  {代码...} {代码...}  首先，我们验证具有...

我喜欢 TensorFlow 的其中一个原因是它可以自动的计算函数的梯度。我们只需要设计我们的函数，然后去调用 tf.gradients 函数就可以了。是不是非常简单。

对于数据科学家来说，处理丢失的数据是数据清理和模型开发过程中的一个重要部分。通常情况下，真实数据包含多个稀疏字段或包含错误值的字段。在这篇文章中，我们将讨论如何建立可以用来填补数据中缺失或错误值的模型。