今天我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。首先要声明下，股市有风险，购买需谨慎啊！股票作为金融体系的一员，其走势收到了多方面的影响，并不是能够通过一两个算法，一些参数就可以完美预测，这是基于此，才衍生出了进入量化...

当我开始研究数据科学时，我着迷于神经网络及其在如此复杂的应用中的强大功能。例如，在计算机视觉和自然语言处理（NLP）中有应用。由于它们的强大功能，我只是想在每个问题中开始使用它们。但是我必须冷静下来！有时，简单的模型...

如果您正在寻找适合概念和实现核心的机器学习入门，那么这本新的免费教科书将帮助您轻松地学习ML工程。通过关注基础算法的基础，您将快速启动并运行自己构建的代码。...

这正是回归分析所追求的目标。它是最常用的预测建模技术之一，有助于在重要情况下做出更明智的决策。在本文中，我们将讨论什么是回归分析，它是如何工作的。...

有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的...

之前介绍的一些文章所使用到的机器学习模型，读者在第一次阅读的时候可能完全不了解或不会使用。

“Advice for applying machine learning:——Evaluating a hypothesis”

在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专...

分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。...

本周，我们为您带来Trevor Hastie，Robert Tibshirani和Jerome Friedman撰写的《统计学习的要素》。该统计（和机器）学习领域的开创性著作的第一版最初于近20年前出版，并迅速巩固了自身地位，成为该领域的领先著作之一。然而，在...