科学家

详细探讨了扎克伯格设计的算法，用户画像的创建方式，并介绍了如何使用Python进行梯度提升算法的参数优化。

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包括PageRank、BigTable、MapReduce、随机森林、十大算法、Google文件系统和Amazon Dynamo等几篇大数据科学家必读的重要文章。这些论文涵盖了机器学习领域的若干关键知识点。

这是一本专门为工程师和科学家设计的MATLAB数值计算教材，涵盖了广泛的应用领域。

作为初级数据科学家的最终项目，我创建了一个电影推荐系统工具。该工具根据具有相似特征的电影推荐电影列表。我清理了电影原始数据集，并使用Python、Excel和PowerBI进行数据分析。通过使用不同的度量标准如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度，优化了K最近邻（KNN）模型，以实现最佳的数据挖掘解决方案。我还使用了K均值算法作为描述性数据挖掘工具。最终，我使用Spider构建了用户界面，展示了电影推荐系统的功能和预测能力。数据集包括movie.csv和rating.csv，这些数据集基于MovieLens的用户评级。

在算法信息论中，对物理学家和自然科学家的综述是非常重要的。这篇文章探讨了他们在算法研究中的贡献和影响。

欢迎！我是一位数据科学家，专注于探索机器学习和复杂系统的交汇点。作为本科生，我主要研究经济学和肿瘤学-表观遗传学，免疫疗法和病理学成像技术。在爬虫学实验室担任研究助理期间，我支持多种物种的保护工作，并领导社区参与的外展活动。我的研究涵盖了缅甸Python的消化生理学和菱纹龟的社会行为。我在数据采集、建模、统计分析、机器学习、深度学习、图像分类和自然语言处理方面具有丰富的经验。我善于项目管理和研究，通过机器学习推动改善成果，为不同客户群体提供个性化的解决方案。除了数据科学，我热爱科幻阅读、象棋和鲍勃汉堡。最近，我使用Streamlit在Heroku上部署了一个Web应用程序。

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