简介:

数据科学正在以一种良好的方式迅猛发展,预计到2020年,地球上每秒钟为每个人创造1.7兆字节的新信息,到2026年将创造1150万个工作机会。很明显,知情是有好处的。这个友好的指南在数据科学的基础上绘制了一条路径,然后深入到实际工作中:线性回归、逻辑回归、机器学习、神经网络、推荐引擎以及模型的交叉验证。

数据科学编程一体机是数据科学、机器学习和深度学习编程语言Python和R的汇编。它帮助你决定哪种编程语言最适合特定的数据科学需求。它还为您提供了构建自己的项目以实时解决问题的指导方针。

  • 进展:新数据专业人士的理想起点
  • 未来的情况:了解数据正在转换的特定领域
  • 有意义:找出如何讲述你的数据故事
  • 看清楚:学习可视化的艺术

作者:

Luca Massaron,谷歌开发专家,通过简单有效的数据挖掘和机器学习技术对大数据进行解析,并将其转化为智能数据。

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线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。

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