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锋少的技术博客 2020-01-02 06:42:24

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为了在日益热门的市场中保持竞争力，你需要关注当前市场中组织的需求以及你如何满足这些需求。这就是我只介绍了 3 个认证的原因，因为这正是当前市场所需的。如果你有其他推荐给社区的认证，请在下面的评论中留言！****尼莎·阿亚****是一位数据科学家、自由技术作家，同时还是 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识。尼莎涉及广泛的话题，并希望探索人工智能可以如何促进人类寿命的不同方式。

这篇博客文章总结了 Coursera 上 IBM 数据科学专业的顶点项目的结果。在本项目中，德国慕尼黑的街区将根据其场馆数据使用 K 均值聚类算法进行聚类。代码是使用 jupyter 笔记本环境用 python 编写的，可以在我位于 https://github.com/patrickbrus/Coursera_Capstone的 Github 仓库中找到。第一部分描述了业务问题以及如何解决它。第二部分描述了用于创建邻域聚类的数据及其来源和方法。第三部分介绍了结果并对其进行了讨论。

希望有人，在某个地方，用这个从维恩图中被拯救出来。如果只有一个人得救，并学会了如何更好地加入，我很高兴。前进，写一些疯狂的条款。它被誉为震撼世界的下一项通用技术，就像图灵机的出现开启了信息时代一样。量子计算机被承诺会带来数不清的计算能力。然而，尽管我们尽了最大努力，我们还没有看到一台物理实现的量子计算机胜过它的经典计算机。通往量子霸权的道路是漫长的；幸运的是，这不是我们的第一次计算革命。借助经典计算领域的资源和经验，我们可以绘制出这一革命性技术发展阻力最小的路径。

接下来，我们要导入我们的 AI 模型将从中学习的图片数据。但是在此之前，我们需要指定我们想要在这些图片上执行的更改——因为导入它们的同一个命令也会转换数据。这些转换是使用 torchvision.transforms 库完成的。理解转换的最佳方式是阅读文档这里的。但是我将简要介绍每个命令的作用。变换花样。Compose让我们将多个转换组合在一起，这样我们就可以使用多个转换。变换花样。调整图像大小，使最短边的长度为 255 像素。另一侧被缩放以保持图像的纵横比。变换。中心裁剪(224)

无论是尚未发生的结果，还是我们尚无法一瞥的现实，我们都沉迷于了解未知。我们花费巨大的资源，希望对未来做出更准确的预测，并欣赏那些预测一贯正确的人。在过去的一个世纪里，新兴的统计推断领域已经为这些不可知的结果和关系提供了一个更强大的工具集。统计推断的目的是使用可观察的数据来推断一个随机变量(RV)的性质。术语“随机”可能会引起混淆，它并不意味着一个变量完全随机地取值，而是它取不同的值，这些值是由潜在的概率分布决定的。

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