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如何透彻的掌握一门机器学习算法: 机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:55

机器学习工具综述: 工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。为什么要使用工具机器学习工具使得应用机器学 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:54

机器学习--感知机: 感知机:是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，有两值:-1和+1。它的具体函数表示为: f(x)=sign(w.x+b)其中w.x表示w和x的内积(因为编辑不太好用),w为权值向量，b为偏 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:52

人工智能挑战世界冠军，大赛在即！你需要一份简明阅读清单 | 机器学习: 小编的话：AlphaGo 之前在与人类对战中大放异彩，这次即将挑战世界冠军李世石。关于这场跨越种族的博弈，你需要的阅读清单就在这里。其实也没啥，之前爆出谷歌去年10月研发的 AlphaGo，恩，也就是阿尔法狗——打败了 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:50

聊聊AlphaGo、机器学习、以及它对扑克的影响: 一月底，自然杂志报道Google的AlphaGo成为首个击败人类职业选手的围棋人工智能程序。这个结果让几乎所有关注围棋AI的人都感到震惊，之前普遍认为，围棋机器战胜人类至少还需要10年，而突然之间，围棋人工智能有了一 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:43

机器学习最佳入门学习资料汇总: 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？资源的 ...; 分类: 机器学习 2016-3-7 21:41

深度学习 | 学习深度神经网络，竟有如此简单的入门方法: 深度神经网络（DNNs）是拥有多层感知器的架构，用来解决复杂的学习问题。然而，DNNs在训练和概括中面临挑战。传统的DNNs互联的大量数据可能会过拟合，需要不同的训练方法来提高泛化。神经网络权重的前训练（pretrain ...; 分类: 深度学习 2016-3-7 21:40

中国智造数据可视化系统鉴赏: 　　对于数据可视化系统应用在大屏，以辅助决策的最深印象，是在电影侏罗纪世界里恐龙和警员对峙时的画面：全园和重点局部区域的地图，每一个恐龙和警员的实时位置、身体状况，所有监控画面的综合监视，统计数据的实 ...; 分类: 数据可视化 2016-3-6 21:11

Cloudera：2016年Hadoop的三大预测: Hadoop，正式诞生于2006年1月28日，是多个开源项目的生态系统，它从根本上改变了企业存储、处理和分析数据的方式。Hadoop以一种开源的方式创建，开源的强大力量可以创造标准，人人共享，这样才有更多的人参与进来并 ...; 分类: Hadoop 2016-3-6 21:04

7种最常见的Hadoop和Spark项目: 如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。 ...; 分类: Spark 2016-3-6 21:02

Hadoop数据操作系统YARN全解析: 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理成本。首先，YARN允许多个应用程序运行在一个集群中，并将资源按需分配给 ...; 分类: Hadoop 2016-3-6 20:57

AV作者身份识别问题-R数据分析完整案例: R下做数据获取、文本挖掘和预测模型的完整工作流教程，以AV Author identification challenge解决方案为例，附带完整例子代码内容While working late in office, something very strange happened to me. I got a me ...; 分类: 编程语言 2016-3-6 20:44

用户画像数据建模方法_用户画像分析: 近些年，互联网进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化 ...; 分类: 分析挖掘 2016-3-6 20:32

基于数据挖掘的客户流失分析案例: 客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。 ...; 分类: 分析挖掘 2016-3-6 20:31

案例：电信用户分群精准画像的7个步骤: 本期我们有幸采访到的嘉宾名叫兰锦池，2012年硕士毕业，概率论与数理统计专业，崇尚概率论和统计学解决问题的思想，喜爱折腾各种实际数据，愿意跟数据挖掘模型死磕。现在他是一名资深数据挖掘工程师，主要负责用户行 ...; 分类: 分析挖掘 2016-3-6 20:28

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