数据科学实战手册（第2版）

[Doing.Data.Science(2013.10)].Rachel.Schutt.文字版.pdf

Data science is an emerging field in industry, and as yet, it is not welldefined as an academic subject. This book represents an ongoing in‐ vestigation into the central question: “What is data science?” It’s based on a class called “Introduction to Data Science,” which I designed and taught at Columbia University for the first time in the Fall of 2012. In order to understand this book and its origins, it might help you to understand a little bit about me and what my motivations were for creating the class.

Doing Data Science

Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get material from Columbia University’s 'Introduction to Data Science' class in an easy-to-follow format., Each chapter-long lecture features a guest data scientist from a prominent company such as Google, Microsoft, or eBay teaching new algorithms, methods, or models by sharing case studies and actual code they use. You’ll learn what’s involved in the lives of data scientists and be able to use the techniques they present., Guest lectures focus on topics such as:, Machine learning and data mining algorithms, Statistical models and methods, Prediction vs. description, Exploratory data analysis, Communication and visualization, Data processing, Big data, Programming, Ethics, Asking good questions, If you’re familiar with linear algebra, probability and statistics, and have some programming experience, this book will get you started with data science., Doing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt (also employed by Google) and data science consultant Cathy O’Neil (former quantitative analyst for D.E. Shaw) who attended and blogged about the course.

[奥莱理] Doing Data Science

From startups to the Fortune 500, smart companies are betting on data-driven insight, seizing the opportunities that are emerging from the convergence of four powerful trends

doing-data-science:雷切尔·舒特 (Rachel Schutt) 和凯茜·奥尼尔 (Cathy O'Neil) 合着的《数据科学》一书中练习的 RPython 解决方案

做数据科学我自己的 R/Python 解决方案，用于 Rachel Schutt 和 Cathy O'Neil 所著《Doing Data Science》一书中的练习。 在数据科学过程中，没有“正确”的解决方案。 我们应该考虑哪些模式对于发现和解释我们的...

[The.CSS3.Anthology(4th,2012)].Rachel.Andrew.文字版.pdf )

[The.CSS3.Anthology(4th,2012)].Rachel.Andrew.文字版.pdf )

matlab导入excel代码-adfasdf2:adfasdf2

O'Neil）和蕾切尔·舒特（Rachel Schutt） 1.简介：什么是数据科学？ 2.统计推断，探索性数据分析和数据科学过程 3.算法 4.垃圾邮件过滤器，朴素贝叶斯和争吵 5. Logistic回归 6.时间戳和财务建模 7.从数据中提取...

Wells-Fargo-Data-Science-Competition

富国数据科学竞赛 Jeffery John，Josh Messitte和Rachel Ivester

nginx实战-nginx

第1章 Nginx简介.pdf第2章 Nginx服务器的安装与配置.pdf第3章 Nginx的基本配置与优化.pdf第4章 Nginx与PHP(FastCGI)的安装、配置与优化.pdf第5章 Nginx与JSP、ASP.NET、Perl的安装与配置.pdf第6章 Nginx HTTP负载...

Rachel's GDPR Consent Manager-crx插件

Rachel的GDPR同意经理 - 我们的扩展将在安装后立即开始分析您的cookie，但所有分析都将在您的计算机上本地发生，确保您的数据安全性。 - 要启动Auto / Manual Protection，请打开一个新选项卡，导航到站点，然后...

Bukowitz-Portfolio:Rachel Bukowitz制作的数据可视化产品组合

Rachel Bukowitz制作的数据可视化产品组合。 关于我 你好！ 我叫Rachel（她），我是卡内基梅隆大学的研究生，攻读公共政策与管理。 我将研究重点放在环境政策上，并希望在毕业后从事该领域的工作。 我目前是CMU的...

Agile Coaching 英文版 PDF

Agile Coaching by Rachel Davies and Liz Sedley (Sep 4, 2009)

vr-sample-data:关于投票权法案各州的样本数据

请注意，此数据用于学习 SQL，而不是用于了解或评估其中的内容。 数据是（不是很仔细地）从维基百科复制的，没有经过检查。 入门（最简单的方法）： 去 sqlfiddle.com 确保它被设置为 MySQL 将 sqlfiddle_schema....

Selenium2 Java自动化测试实战

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J2EE Pitfalls and Best Practices v2_cn_rachel.ppt

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libsvm 程序集数据集

libsvm 数据集 包括 matlab数据集 和 VC数据集

dataTool.min.js

echarts dataTool.min.js亲测可用

The New CSS Layout

CSS Grid Layout will transform the way you design and develop for the web-and Rachel Andrew will change the way you grok the spec. Learn to use Grid Layout within a system that includes existing ...

抖音新版a-bogus算法 抖音a-bogus算法 dya-bogus

最近看到这个参数花了点时间研究了一下 流程和X-Bogus差不多，通过对这段字符串概是对数据、ua、时间戳、浏览器的几个指纹进行计算，长度168位，抖音新版a_bogus算法 抖音a_bogus算法 dya_bogus

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-C/C++ 研究生组

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数学建模国赛：无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位分析

国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型，针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题，提出了分区控制算法，并结合三角形相似定理和控制变量的 思想，提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问，利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位，该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M（M∈{2，3，4，5，6，7，8，9}）的无人机发射信号， 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?（?、?、?的定义见符号说明），根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系，可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 （?、θ）的通解公式（见正文 5.1.2 公式（9）（10）（11）（12）），之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解，即可得到队列中任意无人机的位置信息。

最值得收藏的 数据结构 全部知识点思维导图整理(王道考研), 附带经典题型整理.emmx

用mindmaster打开文件, 本文的思维导图根据王道的数据结构书本整理而来并标记出重点内容，包括了知识点和部分课后习题

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利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取。对给定的图像进行分割，将图像中的需要的区域和背景区域进行区分，并生成相应的分割图像和边界图像。

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VRPTW 的 Solomon 标准测试数据集

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

变分模态分解（VMD）代码

VMD算法的原matlab原代码 在代码中本人添加了详细的注释，看源代码期间配合本人发表的博客会实现VMD的快速入门

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