如何在Python中划分训练/测试集并进行交叉验证
使用git管理数据科学试验的经验
Kaggle利于数据科学领域新手学习的几点特征,并带你学习ML相关知识
集合论:现代数学的共同基础
根据数据科学家最常使用的四种编程语言推荐相应的IDE
开源工具就是你数据科学入门时所需的全部内容
在数据科学领域,真正的“全科专家”屈指可数
GBM算法的历史和原理
数据科学家需要知道的5个基本统计概念,如何才能最有效地应用它们
数据科学的完整流程几个组成部分
假设不懂数据科学,如何解决问题?
分享进行真实世界数据科学项目的经验教训
11种深度学习框架影响力评估
Feedly推荐系统背后使用的机器学习技术
有关Python的文章最热门的10篇
如何完成从Pandas到Scikit-Learn这一令人兴奋的工作流
概率论的核心法则(基本公理)介绍
对监督机器学习的基本限制和目标进行深刻而简洁的描述
如何构建数据科学项目才能更高效?
为什么特征工程如此重要?把数据转换成图像