数据科学

算法金「全网同名」

算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | A - Z，115 个数据科学机器学习江湖黑话（全面）大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | AI 基石，无处不在的朴素贝叶斯算法大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]

算法金「全网同名」

算法金 | 你真的完全理解 Logistic 回归算法了吗大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 机器学习模型评价、模型与算法选择（综述）大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]

算法金「全网同名」

算法金 | 突破最强算法模型！！学会随机森林，你也能发表高水平SCI大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 突破最强算法模型，决策树算法！！大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 吴恩达：机器学习的六个核心算法！大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 通透！！十大回归算法模型最强总结大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

（数据科学学习手札160）使用miniforge代替miniconda本文已收录至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

了解自动化机器学习 AutoML🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/自动化机器学习（AutoML）概述

一见已难忘

Pandas与Jupyter Notebook的完美结合【第153篇—数据分析】前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。

“平民化”非结构数据处理在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB，复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。

一见已难忘

Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇【第81篇—Pandas数据库】Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据库提供清晰的指导，并附带实际代码演示，以帮助读者更好地理解和运用这些功能。

Python进阶-Anaconda使用总结本文是 Anaconda 的使用总结，旨在帮助用户快速搭建 Python 环境、进行数据科学和机器学习工作。首先，介绍了在 Windows 系统上安装 Anaconda 的步骤，包括下载安装程序、配置环境变量以及验证安装。随后，详细列举了 Anaconda 的常用命令，涵盖了环境管理、包安装、清华镜像设置等多个方面，帮助用户高效管理 Python 环境。最后，对 Anaconda 的使用做出了总结。Anaconda 为用户提供了一个集成、易用和高效的开发环境，使我们不在被不同版本的包经常冲突而困扰。通过本

数据脱敏(一) 基本概念数据脱敏，是对敏感数据进行变形处理，其目的是保护隐私数据等信息的安全。也称为数据漂白、数据去隐私化或数据变形，是一种技术机制，用于在给定的规则、策略下对敏感数据进行变换、修改，以隐藏敏感信息。数据脱敏的主要目的是在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集，防止敏感隐私数据的泄漏。

《PySpark大数据分析实战》-27.数据可视化图表Pyecharts介绍📋 博主简介大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第4节的内容：数据可视化图表Pyecharts介绍。

《PySpark大数据分析实战》-26.数据可视化图表Seaborn介绍📋 博主简介大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第4节的内容：数据可视化图表Seaborn介绍。