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KDnuggets™ 新闻 20:n42, 11 月 4 日:数据科学、数据可视化与机器学习的顶级 Python 库;掌握时间序列分析

原文:www.kdnuggets.com/2020/n42.html

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数据科学家可以从 2020 年美国总统选举中学到什么?结果仍未确定,但似乎几个摇摆州的民调高估了民主党票数,就像 2016 年一样。准确预测人类行为很困难,在预测摇摆州的选举结果时,那些在消费者分析中可接受的小误差(例如 48% 而不是 52%)变得尤为重要。记住这些可能性,检查预测假设,尝试使用不同的数据源以减少误差。GP

特性

  • 数据科学、数据可视化与机器学习的顶级 Python 库

  • 借助专家掌握时间序列分析

  • 解释可解释的人工智能:一种两阶段的方法

  • 数据科学家的缺失团队

  • 数据科学家还是机器学习工程师?哪个职业选择更好?

新闻

  • 将敏感数据迁移到云端的七个步骤:数据团队指南

  • 与 Stefan Jansen 探讨机器学习在算法交易中的重要性

教程,概述

  • 实用统计推理的 10 个原则

  • 使用 BERT 进行主题建模

  • 微软和谷歌开源了这些基于他们工作的大规模深度学习训练框架

  • 如何理解强化学习代理?

  • **银色博客在 Google Colab 中使用 PyTorch 构建神经网络**

  • 处理机器学习中的不平衡数据

  • 更新版人工智能简介

  • 停止从命令行运行 Jupyter Notebooks

评论

  • 当良好的数据分析未能交付你预期的结果

  • 克服 AI 中的种族偏见

  • 你不再需要使用 Docker

头条新闻、推文

  • 头条新闻,10 月 26 日 - 11 月 1 日:如何成为数据科学家:一步步指南;PerceptiLabs — TensorFlow 的 GUI 和可视化 API

  • KDnuggets 顶级推文,10 月 21-27 日:#机器学习可以恢复失落的语言

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