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首先，什么是 Python？根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言，Python 是一个：高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上，我选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和…

对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。

多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 随机森林是集成学习的一个子类，由于它依靠于策率树的合并。你可以在这找到用python实现集成学习的文档：Scikit学习文档。 随机决策树 我们知道随机森林是其他的模型聚合，但它聚合了什么类型模型？你可能已经从其名称、随机森林聚合分类（或回归）的树中猜到…

在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。

关于黑客马拉松最有趣和最具挑战性的事情之一是在公共和私人排行榜上获得高分。 我密切关注了Data Hackathons系列，并发现了一个有趣的趋势。 这一趋势是基于参与者在公共和私人排行榜上的排名。 有一点非常突出，那就是在排行榜在私人排行榜上得到验证后，在排行榜上排名较高的参与者就会失去自己的位置。 有些人甚至未能在私人排行榜前20名中获得排名（图片见下图…

未来AI的主要应用是在建立能够学习数据然后生成原创内容的网络。这个想法已经充分应用于在自然语言处理（NLP）领域，这也是AI社区能够搭建出所谓语言模型的原因：语言模型的前提是学习句子在文章段落中的组成结构，从而生成新的内容。

学习Python，有什么书可以推荐吗？

无论是应聘Python web开发，爬虫工程师，或是数据分析，还是自动化运维，都涉及到一些基础的知识!我挑了一些Python的基础面试题，看看你能不能的答上来，也许面试的同学用的着!

本篇文章我们将在此基础上使用决策树模型对现有的RFM模型进行学习，并对新用户数据类别进行预测。同时还将通过计算同一类型中不同用户的相似度指数来为新用户进行内容推荐。

本篇文章使用python的聚类算法创建一个粗糙的RFM模型。

Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。

大多数人不会花大量时间去学 matplotlib 库，仍然可以实现绘图需求，因为已经有人在 stackoverflow、github 等开源平台上提供了绝大多数画图问题的解决方案。我们通常会使用 google 来完成绘图需求。至少我是这样。

毕业季到了，相信还有不少同学奋战在论文一线。作为过来人，笔者怀着学以致用的目的和回馈社会的决心，终于是写出了这篇《论文季，Python带你起个飞》之（一）……

是的，你没有看错，数据科学领域从业者最离不开的两大编程语言，当红炸子鸡 Python 和“过气网红”R 真的要展开合作了。近日，URSA 实验室宣布，R 和 Python 正携手合作，旨在让使用不同编程语言的数据科学家能够更轻松地协作，避免不同语言开发人员的过多重复工作，这或许会成为今年最雄心勃勃的交叉事件。有网友对这次合作发表评论道：“这个真的蛮历史性时刻的”，不过也有网友调侃“两个最慢的语言正在合作”，你怎么看？

因为现在项目在开发新的API，我需要根据API方法论去校验这个API的计算逻辑和计算结果是否正确，而且需要将计算逻辑用Excel记录下来，所以就用了Excel的VBA。