Step-by-Step Guide to Creating Simulated Data in Python
一个适合初学者的教程，教你如何生成自己的数据进行分析和测试照片由 Alexandru-Bogdan Ghita 在 Unsplash 上拍摄想象一下，你刚刚编写了一个机器学习模型，需要在特定场景中对其进行测试，或者你正在发布一篇关于自定义数据科学解决方案的学术论文，但可用的数据集有版权限制。另一方面，你可能正处于机器学习项目的调试和故障排除阶段，需要数据来识别和解决问题。所有这些情况，以及更多情况，都可以从使用模拟数据中受益。通常，现实世界的数据并不容易获得、昂贵或私密。因此，创建合成数据对数据科学从业者和专业人士来说是一项有用的技能。在本文中，我介绍了一些使用 Python 从头开始创建
#224 – Travis Oliphant: NumPy, SciPy, Anaconda, Python & Scientific Programming
Travis Oliphant 是一名数据科学家、企业家以及 NumPy、SciPy 和 Anaconda 的创造者。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Novo：https://banknovo.com/lex- Allform：https://allform.com/lex 可享受 20% 的折扣- Onnit：https://lexfridman.com/onnit 可享受高达 10% 的折扣- Athletic Greens：https://athleticgreens.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 1 个月的鱼油- Blinkist：https://blinkist.c
