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各种信息科技不断传统产业发展，这是难以的大趋势，在融资并购的领域中也不例外。然而，仅是先进的信息技术还不足以成事，还必须配合其他方面的能力。以近年新兴的融资并购平台Finquest为例，这个平台利用大数据和机器学习算法为客户发掘机会，扩大其在中端市场上的网络…[阅读全文]
数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是整理编译好的17个常用数据集介绍，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集…[阅读全文]
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如XGBoost，因为数据集是结构化的而不是的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新…[阅读全文]
在开展数据科学项目时，您在寻找什么?EDA阶段最重要的部分是什么?如果在EDA阶段没有完成某些事情，可能会影响进一步的统计、机器学习建模。其中之一是找到异常值。在这篇文章中，我们将尝试了解什么是异常值?为什么识别异常值很重要?方法是什么?不要担心，我们不会仅仅只…[阅读全文]
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