来自的关联规则挖掘犯罪分析的空间数据 抽象 该项目的目的是检查与美利坚合众国北卡罗来纳州夏洛特市一年内犯罪的空间分布有关的数据。 从大约60,000起犯罪中收集了数据，以及地区人口普查数据和有关商业活动的信息。 因此，我们打算将算法应用于发现变量之间的关联规则，以便寻找可用信息之间的关联。 应用知识发现过程并将过滤器应用于规则，从而仅选择具有犯罪类型的规则，因为它们与规则的相关性更高，因为它们显示出在规则的先决条件出现时，各种类型的犯罪更有可能表现出来。 酒类场所 罪案 建立 我建议使用设置虚拟环境 使用python 2.7创建环境： conda create --name crime_

Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You’ll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you’ve learned along the way.

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通过PyTorch应用深度学习 机器学习正Swift成为解决数据问题的首选方法，这归功于种类繁多的数学算法可以找到模式，而这些模式对于我们而言是不可见的。 通过PyTorch进行的应用深度学习使您对深度学习，其算法及其应用有了更高的了解。 本课程首先帮助您浏览深度学习和PyTorch的基础知识。 一旦您精通PyTorch语法并能够构建单层神经网络，您将通过配置和训练卷积神经网络（CNN）进行图像分类，逐步学习解决更复杂的数据问题。 在阅读本章的过程中，您将发现如何通过实现递归神经网络（RNN）解决NLP问题。 在本课程结束时，您将能够应用在学习过程中积累的技能和信心，使用PyTorch来构

拉曼光谱反分析 编码以纠缠拉曼光谱，可视化拉曼光谱，识别混合拉曼光谱中的成分，并最终使用拉曼光谱法识别材料的分解或存在。 团队成员（按字母顺序排列）：布兰登·科恩，伊丽莎白·拉斯穆森，帕克·斯蒂兴 总体项目目标 该项目识别并计算拉曼光谱中的分解，以输出速率数据。 使用此方法的优点是： 完全开源，项目的任何部分都不依赖付费服务 自动化过程，自动化分析，快速获得结果 可验证的是，用户可以通过统计软件堆栈了解他们对结果的信心 可在“找到该项目的更多详细背景和动机。 假设和项目范围 不包括甲酸分解产物（氢，水，二氧化碳，一氧化碳）以外的存储数据库，因为其他组件目前不在项目范围内。 假定用户正在尝

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大型销售预测 使用回归分析 介绍 实践问题或数据科学项目是学习数据科学的最佳方法之一。 在您自己开始解决问题之前，您不会学习数据科学。 BigMart销售预测实践问题大约一个月前就开始出现，已有624位数据科学家与77位提交数据的科学家进行了注册。 如果您发现启动困难或感到卡在某个地方，那么本文仅适合您。 今天，我将带您完成从该数据集开始的整个过程。 我希望本文将帮助越来越多的人开始他们的数据科学之旅！ 假设产生： understanding the problem better by brainstorming possible factors that can impact the

加入人类至上的AI革命 “我们人类拥有..洞察力，可以与强大的AI相结合，以帮助推动社会向前发展。 第二，我们还必须直接在我们的技术中建立信任。第三，我们构建的所有技术必须具有包容性，并尊重每个人。” 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella） 作为工业AI的开拓者，我们在Arimo-Panasonic的团队发现Satya Nadella的观察是强大而有先见之明的。 来自该领域的许多来之不易的经验教训使我们采用了这种方法，我们称之为“人类优先AI”（ H1st AI）。 今天，我们很高兴与您和开源数据科学社区分享这些想法和H1st AI的具体实现！ 学习关键概念 以人为本的AI（ H1st AI）解决了现实世界数据科学中的三个关键挑战： 工业AI需要人类洞察力：在许多重要应用中，没有足够的数据用于ML。 例如，去年产品的数据不适用于今年的新型号。 或者，尚未发货的设备