收集各种Python与数据科学、数据分析、数据可视化、统计学、经济学、数据库、机器学习、深度学习自然语言处理以及面试、求职等相关的文章
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A/B Test（一）
AB测试介绍 什么是AB测试？ A/B Test 是一个用于在线测试的常规方法，用于测试新产品或新功能。 如何操作 我们需要设置两组用户，一组设置为对照组，采用已有的产品或功...
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数据分析师(运营/增长)面试必备资料集合01 什么是用户行为 目的：分析用户购买行为用户行为由最简单的五个元素构成：时间、地点、人物、交互、交互的内容。 量化指标：将分析框架中的问题形成可量化的指标进行衡量和评价如...
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人人都是产品经理是以产品经理、运营为核心的分享交流平台。<br><br>微信公众号：人人都是产品经理（ID：woshipm）<br>
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《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门第1章 准备工作第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件第4章 NumPy基础：数组和矢量计算第5章 panda...
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深入谈谈word2vec原始的NNLM在训练词向量时非常耗时，尤其是大规模语料上，作者在论文后也提出了可能的优化方案，所以word2vec的关注点就是如果更加有效的在大规模语料上训练词向量。每个训练...
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词向量小结
更好的阅读体验请跳转至词向量小结[https://xv44586.github.io/2019/10/22/w2v-summary/] 本文主要讨论Glove和word2ve...
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清晰易懂啊，马了练手开始😀
yolov4环境搭建与训练自己的数据集
yolov4出来后，简单做下测试，看到结果还是相当给力的。 注意看中间有个被遮挡的马，在yolov3中是检测不到的，yolov4中检测出来了，精度确实提升了。 那再来测试一下...
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yolov4环境搭建与训练自己的数据集yolov4出来后，简单做下测试，看到结果还是相当给力的。 注意看中间有个被遮挡的马，在yolov3中是检测不到的，yolov4中检测出来了，精度确实提升了。 那再来测试一下...
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XGBoost原理更好的阅读体验请跳转至XGBoost原理[https://xv44586.github.io/2019/10/14/xgb/] 一.绪论在实际应用的机器学习方法里，Gradi...
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嗯，虽然很多地方都看不太懂，但是不影响点赞😀
分词算法综述
更好的阅读体验请跳转至分词算法综述[https://xv44586.github.io/2019/10/22/cutwords/] NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分...
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分词算法综述更好的阅读体验请跳转至分词算法综述[https://xv44586.github.io/2019/10/22/cutwords/] NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分...
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Make a goal and work hard<br>
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分享深度学习与人工智能相关知识，分享快乐。<br><br>个人邮箱：zhouas@hotmail.com
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爱好数据分析的giser
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NLPer，中国统计网特邀认证作者<br>个人博客：<br><a href="http://mcgrady.cn" rel="nofollow" target="_blank">http://mcgrady.cn</a><br>github：<a href="https://github.com/TracyMcgrady6" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/TracyMcgrady6</a>
