DataScience
2017-03-10 18:16:33 0 举报AI智能生成
数据科学是一门跨学科领域，它利用统计学、数据分析、机器学习和人工智能等技术来提取和分析复杂的数据集。数据科学家通过运用这些技能来解决实际问题，为企业和组织提供有价值的见解。他们可以预测趋势、优化流程、提高客户满意度并发现新的商业机会。数据科学的核心在于数据清洗、探索性数据分析、特征工程和模型构建。随着大数据的不断增长，数据科学家的需求也在不断上升，成为当今最炙手可热的职业之一。
作者其他创作
大纲/内容
MachineLearning<br>机器学习
Clustering<br>聚类<br>
DecisionTree<br>决策树<br>
LogisticsRegression
Markov
OnlineLearning<br>在线学习<br>
Overview<br>概览<br>
Reinforcement<br>增强学习<br>
SVM<br>支持向量机<br>
NatureLanguageProcess<br>自然语言处理
Classification<br>文本分类<br>
LanguageModel<br>语言模型<br>
NGram
WordEmbedding<br>词嵌入<br>
Word2Vec
子主题
TopicModel<br>主题模型<br>
LDA
Tokenize
Predictive<br>文本预测<br>
SentimentAnalysis<br>情感分析<br>
Summarize<br>文本摘要<br>
Translation<br>翻译<br>
CrawlerSE<br>爬虫与搜索引擎
Crawler
PageDetection
SearchEngine
DVisual<br>数据可视化
Toolkits<br>工具集<br>
DataSet<br>数据集
Language<br>编程语言
ClusterComputing<br>集群计算
DeepLearning<br>深度学习
Application<br>应用<br>
Classification<br>分类<br>
Finance<br>金融<br>
IntelligentAssistant<br>智能辅助
Recognition<br>模式识别
RecommendSystem<br>推荐系统
SocialNetworkAnalysis<br>社会网络分析
CommunityDetection<br>社团发现
Personas:用户画像
DataProcess<br>数据预处理
DimensionalityReduction<br>降维<br>
FeatureExtraction<br>特征提取<br>
FrequentPatterns<br>频繁项集<br>
Transform<br>转化<br>
Statistics<br>统计
Mathematics<br>数学基础<br>
Calculus<br>微积分<br>
LinearAlgebra<br>线性代数<br>
ProbabilityTheory<br>概率论<br>
ParameterEstimation<br>参数估计<br>
EM
GradientDescent<br>梯度下降<br>
MonteCarlo<br>蒙特卡洛<br>
OperationResearch<br>运筹学<br>
ProbabiliticModel<br>概率论<br>
Bayes<br>贝叶斯理论<br>
ConditionalRandomFields<br>条件随机场<br>
BayesianNetwork<br>贝叶斯网络<br>
DeepLearning<br>深度学习
CNN
RNN
NeutralNetwork<br>神经网络<br>
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