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『为AI硬核资料库(cool)而生！』构建AI解决方案，用知识加速每一次技术成长！网站：https://www.showmeai.tech/ 公众号：ShowMeAI研究中心
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发表了文章 2022-04-21
图解数据分析 | 数据分析的数学基础
一文讲解数据分析所需要的数学知识！本文包括描述性统计量（集中趋势、离散程度和分布形态），相关性与线性回归、方差分析、概率论（概率事件、条件概率、排列组合、概率分布）、统计推断（抽样、假设检验）等。
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发表了文章 2022-04-21
图解数据分析 | 数据分析思维
数据分析思维的核心为六个字——对比、细分、溯源，也即数据分析的三板斧，也是数据实践的有效支撑。本文详细讲解对比对数据的要求、数据细分的维度与数据溯源的注意事项等重点知识。
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发表了文章 2022-04-21
图解数据分析 | 数据分析介绍
数据分析是洞察数据背后的规律、得出准确的结论或做出正确决策的过程。本文讲解数据化分析思维的养成，包括最常使用的五力模型、PEST、SWOT、生命周期、金字塔原理、SMART、5W2H等重要模型和理论。
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发表了文章 2022-04-21
图解数据分析：从入门到精通系列教程
数据分析是一项应用非常广泛的技能。本系列教程展开讲解数据分析。这套数据分析教程不同于其他文字版教程，我们以最直挂的「图示」对每个内容和关键点「可视化」，配以最精准精简的代码，让大家尽快入门~
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | GraphFrames @基于图的数据分析挖掘
GraphFrames库构建在DataFrame之上，具备DataFrame强大的性能，也提供了统一的图处理API。本文讲解GraphFrames的构建使用，包括query与数据分析、图中点与边的计算、图入度与出度的应用等。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 建模与超参调优@Spark机器学习
本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML，讲解分类算法、回归算法、聚类算法和PCA降维算法的代码实践，并讲解超参数调优和交叉验证、训练集验证集切分等重要知识点。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 工作流与特征工程@Spark机器学习
本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML，讲解机器学习工作流(Pipeline)及其构建方式，并详解讲解基于DataFrame的Spark ML特征工程，包括二值化、定边界离散化、标准化、特征抽取等。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | Spark Streaming @流式数据处理
Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现实时数据的可拓展，高吞吐量。本文讲解Spark Streaming的架构、作业提交和工作原理，以及DStream的创建、转换和Graph，并通过案例代码展示应用的细节。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 基于Dataframe / SQL大数据处理分析@Spark操作
DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集。本文详细讲解 Spark Dataframe的创建方式，Dataframe数据的Agg、Collect、Groupby、Join等核心操作，以及Spark SQL操作核心要点。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘音乐专辑数据@综合案例
文娱影音是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一，本案例以音乐专辑发行数据为背景，讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行处理数据分析的过程，并且对分析结果做了可视化呈现。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘零售交易数据@综合案例
电商与新零售是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一，本案例以跨国在线零售业务为背景，讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行交易数据分析的过程，并且对分析结果使用echarts做了可视化呈现。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 使用Spark分析新冠肺炎疫情数据@综合案例
2020以来新冠疫情改变了全世界，影响着大家的生活，本案例结合大数据分析技术，使用pyspark对2020年美国新冠肺炎疫情进行数据分析，并结合可视化方法进行结果呈现。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 基于RDD大数据处理分析@Spark操作
RDD(弹性分布式数据集合)是Spark的基本数据结构，Spark中的所有数据都是通过RDD的形式进行组织。本文讲解RDD的属性、创建方式、广播与累加器等重要知识点，并图解RDD高频算子。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 大数据分析挖掘框架@Spark初步
Apache Spark是目前最主流和常用的分布式开源处理系统，支持跨多个工作负载重用代码—批处理、交互式查询、实时分析、机器学习和图形处理等。本节ShowMeAI给大家讲解它的相关知识。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | Hive与HBase详解@海量数据库查询
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的、分布式面向列的数据库，包含Region Server、HBase Master、ZooKeeper等三个组件。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于结构化数据的查询、分析和汇总。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | Hive搭建与应用@实操案例
Hive是大数据离线计算的关键组件，常用于数仓建设。本节ShowMeAI来详细讲解Hive的搭建和配置及使用方法。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 应用Map-Reduce进行大数据统计
Hadoop使用一套Map-Reduce的计算框架，解决了大数据处理的难题。本教程ShowMeAI通过几个实例和代码，详细给大家讲解Hadoop使用Map-Reduce进行数据统计的方法。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | Hadoop系统搭建与环境配置@实操案例
本教程详细讲解Hadoop的安装与环境配置方法，并配有相关软件的下载方法。需要注意的是，本教程的工作环境为Linux系统。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 分布式平台Hadoop与Map-Reduce详解
Hadoop是最基础和场景的开源分布式计算平台，ShowMeAI在本节内容中给大家讲解Hadoop相关知识。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据 | 大数据生态与应用导论
随着互联网高速发展，网络数据呈现出指数级别的快速增长，针对海量数据处理的大数据解决方案应运而生。ShowMeAI将在接下来的内容中逐步展开讲解大数据生态工具的应用，以及大数据的处理分析挖掘方法。
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发表了文章 2022-04-21
图解大数据技术：从入门到精通系列教程
本篇内容是ShowMeAI组织的「图解大数据处理与开发」系列教程入口，本教程以大数据技术为根基，给大家讲解大数据开发与数据处理分析的相关知识与技能，并配以相关的实战案例帮助大家学习理解。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | AutoML自动化机器学习建模
本篇介绍工具库FLAML。FLAML 由 Microsoft Research 开发，适用于AutoML自动化机器学习建模，构建端到端机器学习流程、解决实际场景问题。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | 自动化特征工程工具Featuretools应用
本篇讲解使用自动化特征工程工具Featuretools，对数据进行自动化特征工程的方法，并借助于BigMart Sales数据集来演示自动化特征工程的相关应用。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读
本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | 综合项目-电商销量预估进阶方案
本篇内容是Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales解决方案的进阶版本，整体方案包括探索性数据分析、缺失值处理、特征工程、基准模型与评估、XGBoost建模与调优等完整板块。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | 综合项目-电商销量预估
本篇内容基于Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales，梳理和总结基于Python解决电商建模的全过程：包括数据探索分析、数据预处理与特征工程、建模与调优。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | LightGBM建模应用详解
本篇详细讲解LightGBM的工程应用方法。LightGBM是微软开发的boosting集成模型，和XGBoost一样是对GBDT的优化和高效实现，但它很多方面比XGBoost有着更为优秀的表现。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | XGBoost建模应用详解
本篇内容详细讲解XGBoost的工程应用方法。XGBoost是一个非常强大的Boosting算法工具包，是很多大厂机器学习方案的模型首选，在并行计算效率、缺失值处理、控制过拟合等能力上都表现非常优秀。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | SKLearn最全应用指南
本篇内容详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | SKLearn入门与简单应用案例
本篇内容介绍了SKLearn的核心板块，并通过SKLearn自带的数据集，讲解一个典型应用案例。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
本篇文章详解机器学习应用流程，应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上，借助案例重温机器学习基础知识，并学习应用机器学习解决问题的基本流程。
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发表了文章 2022-04-21
机器学习实战：手把手教你玩转机器学习系列
Python机器学习实战系列教程，以案例和代码驱动的方式，帮助大家学习机器学习算法应用流程和各个链条环节，掌握构建场景建模解决方案并进行效果调优的能力。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 聚类算法详解
聚类是最常见的无监督学习算法。本文讲解聚类问题常见算法及用途，包括划分聚类的K-Means算法、K-Medoids算法，层次聚类的Single-Linkage 算法、Complete-Linkage算法，和DB-SCAN算法。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 支持向量机模型详解
SVM是机器学习领域非常知名的模型。本文讲解SVM的最大间隔分类器、模型原理、核函数与核技巧等重要知识点，并附上线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的Python代码实践。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | LightGBM模型详解
LightGBM是GBDT的进化版本，在效率、内存、准确率方面表现优秀。本文讲解LightGBM的动机、优缺点及优化点、决策树算法及生长策略、类别性特征支持、并行支持与优化等重要知识点。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | XGBoost模型详解
XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | GBDT模型详解
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 回归树模型详解
用于回归任务的决策树称作回归树，属性选择与生长方式与分类决策树不同。本文讲解决策树回归算法的核心思想、启发式切分、最优属性选择、过拟合、正则化、以及缺失值处理等关键知识点。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 随机森林分类模型详解
随机森林是一种由决策树构成的（并行）集成算法。本文讲解随机森林算法涉及的模型集成、Bagging、算法特点及优缺点等重要知识点，最后介绍关键参数和参数调优。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 决策树模型详解
决策树是机器学习中一种经典的分类与回归算法。本文讲解用于分类的决策树，包括算法核心思想、算法过程、最优划分、属性选择、过拟合与连续值处理、缺失值处理等重要知识点。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
朴素贝叶斯是一个非常直观的模型。本文讲解朴素贝叶斯算法的核心思想、贝叶斯公式、条件独立假设、平滑出等重要知识点，并图解多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯等多种形态。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 逻辑回归算法详解
逻辑回归简单有效且可解释性强，是机器学习领域最常见的模型之一。本文讲解逻辑回归算法的核心思想，并讲解sigmoid函数、梯度下降、解决过拟合、线性/非线性切分等重要知识点。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | KNN算法及其应用
KNN算法（K近邻算法）是一种很朴实的机器学习方法，既可以做分类，也可以做回归。本文详细讲解KNN算法相关的知识，包括：核心思想、算法步骤、核心要素、缺点与改进等。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 模型评估方法与准则
在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习 | 机器学习基础知识
本文覆盖机器学习常见知识要点，包括机器学习流程、算法分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、依托的问题场景（分类、回归、聚类、降维）、机器学习模型评估与选择等。
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发表了文章 2022-04-21
图解机器学习算法 | 从入门到精通系列教程
本篇内容是ShowMeAI组织的「图解机器学习算法」系列教程入口，本教程尽量以生动可视化的方式，帮助大家理解机器学习的核心知识和重要的系列模型，并配以相关的代码实现帮助大家了解应用方法。（对机器学习实战感兴趣的同学，可以关注ShowMeAI的另外一个系列[机器学习应用实践]）
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发表了文章 2022-04-21
深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制
本篇介绍自然语言处理中关于序列模型的高级知识，包括Sequence to sequence序列到序列模型和注意力机制。
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发表了文章 2022-04-21
深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
本节介绍自然语言处理的文本表示与词嵌入相关知识，包括：词嵌入与迁移学习/类比推理，词嵌入学习方法，神经概率语言模型，word2vec(skip-gram与CBOW)，GloVe，情感分析，词嵌入消除偏见
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发表了文章 2022-04-21
深度学习教程 | 序列模型与RNN网络
本节介绍介绍循环神经网络(RNN)的重要知识，包括：循环神经网络RNN，语言模型，采样生成序列，RNN梯度消失与梯度爆炸，GRU(门控循环单元)，LSTM(长短期记忆)，双向与深度RNN等
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发表了文章 2022-04-21
深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换
本节介绍计算机视觉中其他应用，包括：人脸识别、Siamese网络、三元组损失Triplet loss、人脸验证、CNN表征、神经网络风格迁移、1D与3D卷积。
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发表了文章
2023-01-07
美国科技公司裁员时间线◉科技寒冬可视化；3份报告回顾中国开发者2022（可下载）；自动驾驶下半场，谁会冲出重围 | ShowMeAI每周通讯 #005-01.07
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发表了文章
2022-12-27
交互式仪表板！Python轻松完成！⛵
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发表了文章
2022-12-26
真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵
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发表了文章
2022-12-24
阳过→阳康，数据里的时代侧影；谷歌慌了！看各公司如何应对ChatGPT；两份优质AI年报；本周技术高光时刻 | ShowMeAI每周通讯 #003-12.24
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发表了文章
2022-12-21
百倍加速IO读写！快使用Parquet和Feather格式！⛵
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发表了文章
2022-12-20
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
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发表了文章
2022-12-20
中国风？古典系？AI中文绘图创作尝鲜！⛵
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发表了文章
2022-12-19
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
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发表了文章
2022-12-16
全自动化数据洞察！数据分布对比可视化！⛵
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发表了文章
2022-12-13
热加载技术：修改Python代码并实时查看结果 ⛵
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发表了文章
2022-12-09
深度解析数据清理和特征工程！5本面向数据科学家的顶级书籍推荐 ⛵
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发表了文章
2022-12-09
数据科学家赚多少？基于pandasql和plotly的薪资分析与可视化 ⛵
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发表了文章
2022-12-07
全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵
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发表了文章
2022-12-06
一定要用Photoshop？no！动手用Python做一个颜色提取器！ ⛵
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发表了文章
2022-12-05
『航班乘客满意度』场景数据分析建模与业务归因解释 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
使用python玩转二维码！速学速用！⛵
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发表了文章
2022-11-30
图解来啦！机器学习工业部署最佳实践！10分钟上手机器学习部署与大规模扩展 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
高手系列！数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
Pandas太慢？快使用Vaex DataFrame，每秒数亿数据算起来 ⛵
