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数据科学人工智能

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数据科学通识第九讲：大数据平台

spark hadoop windows apache 数据处理

随着互联网技术的发展和智能传感设备的普及，我们来到了一个数据爆炸的时代。全球的数据以每年50%的速度在增长，也就是说两年就增长了一倍。根据互联网数据中心(IDC)的预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB，与2010年相比，数据量增长了近170倍。

2020-05-19

1K0

精品教学案例 | 基于TensorFlow实现LSTM对股票收盘价走势的预测

神经网络机器学习深度学习人工智能

本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-19

4.5K1

精品教学案例 | 基于分类算法的肝病诊断

编程算法决策树机器学习神经网络

本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-19

1.6K0

精品教学案例 | 金融诈骗数据分析与预测

数据分析特征工程机器学习

本案例适合作为大数据专业数据科学导引、数据清洗或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-19

2.2K1

精品教学案例 | 用Python构建有效投资组合

数据可视化金融 python

本案例适合作为大数据专业数据清洗或数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-19

5.3K1

直播案例 | 使用KNN对新闻主题进行自动分类

腾讯云测试服务 python 机器学习

本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。

2020-05-18

2.1K0

直播案例 | 使用PageRank对全球机场进行排序

编程算法搜索引擎

PageRank 是谷歌公司起家的算法，在数据科学领域具有重要的地位和作用。PageRank 算法最初提出来用于利用网页之间的链接关系来对网页进行排序，从而优化搜索引擎的效果。如今，我们可以将 PageRank 算法用作网络中节点排序的一般算法。

2020-05-18

2.6K0

视频回放|机器学习第一讲：机器学习介绍

2020-05-18

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精品教学案例 | 权利的游戏：战争数据分析

数据分析数据可视化 python

本案例适合作为大数据专业Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-12

1.1K0

精品教学案例 | 信用卡客户违约预测

本案例使用的是来自UCI网站上的台湾地区信用卡客户数据，包含了2005年4月到2005年9月客户的人口统计特征、信用数据、历史还款、账单等信息。目的是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv，一共有25个列：

2020-05-12

3.8K1

精品教学案例 | 基于Python3的证券之星数据爬取

http python xslt & xpath html html5

本案例适合作为大数据专业数据采集课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-12

2.7K0

精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

大数据数据分析 python

本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-11

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精品教学案例 | 基于TextRank的新闻摘要(Python实现)

编程算法腾讯云开发者社区 NLP 服务 python

本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-09

2.5K0

精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

python matlab numpy 编程算法

本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-09

2.9K0

精品教学案例 | 金融交易反欺诈案例研究

本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-09

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深度强化学习智能交通 (II) ：交通信号灯控制表示为 Deep RL 问题

强化学习智能交通神经网络机器学习深度学习

到目前为止，我们已经讨论了 AI 对交通系统的重要性以及强化学习的理论背景。Deep DL 在智能交通系统中的一个主要应用领域之一为交叉口信号控制。大部分已有工作都是面向应用的，因此提出的方法在许多方面会有所不同，例如用应用 deep DL 使用不同的技术提出不同的交叉口模型来监控交通，使用不同的状态-行动-奖励表示来刻画 RL 模型，以及使用不同的神经网络结构等。因此，对不同的方法直接做性能对比通常十分困难。

2020-05-09

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深度强化学习智能交通 (I) ：深度强化学习概述

强化学习机器学习监督学习神经网络人工智能

随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。人工智能（AI）试图用最少的人工干预来控制系统。智能交通系统与人工智能的结合为21世纪的交通研究提供了有效的解决方案。ITS 的主要目标是为参与者提供安全、有效和可靠的交通系统。为此，优化交通信号控制（TSC）、自主车辆控制、交通流控制等是研究的重点。

2020-05-09

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数据科学通识第八讲：数据可视化

数据分析数据可视化编程算法

下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据，能否看出什么规律呢？

2020-05-09

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精品教学案例 | 利用分类模型预测学生成绩等级

深度学习数据分析人工智能大数据机器学习

本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的分类模型章节的实践教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

2020-05-06

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人群接触网络中的 SIR 疫情模拟

python draw matplotlib networkx scipy

查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客（http://cookdata.cn）案例板块。

2020-05-06

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