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【干货】如何构建有指导的数据挖掘模型案例分享: 【大数据分析应用】大数据价值实践者与研究者,欢迎关流分享数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型 ...; 分类: 分析挖掘 2016-1-25 00:18

用现代机器学习挖掘数据价值: 　　无可否认，我们已经步入大数据时代，轻敲键盘就能获得海量数据。随着物联网(IoT)的发展，数据量还会进一步扩增。今后十年里，预计有 500-700亿联网设备涌入市场，忽视如此大规模的数据并非明智之选。　　企业可 ...; 分类: 机器学习 2016-1-23 23:35

大数据分析的几个极佳用例: 时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也 ...; 分类: 分析挖掘 2016-1-22 22:32

google youtube 电影推荐算法: 在面试实习生的时候，我有个习惯，就是面试快结束的时候，会像聊天一样和面试的学生聊一下他们对某个技术方向的看法。很多时候不是期望他们能提供什么灵感，也不期望能聊出太多结果，更多的是想通过这些沟通，看一下 ...; 分类: 推荐系统 2016-1-21 22:48

一页纸精华丨Hadoop概览: 每一个知道大数据的人都听说过Hadoop，作为基础框架，其凭借着低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性成为最流行的大数据分析系统。要入门大数据，最好的办法就是理清Hadoop的生态系统。Hadoop是Apache软件基 ...; 分类: Hadoop 2016-1-20 11:19

2016年大数据预测:Spark将炙手可热: 说到云计算、物联网、大数据、数据分析和开源技术，它们在2016年的前景如何呢？ IT领域的高管们纷纷盯向自己的水晶球，为我们介绍了他们眼中新一年及未来即将出现的挑战和机遇。所有的开发和测试将迁移到云端随着首 ...; 分类: Spark 2016-1-20 11:17

最流行的六大数据模型工具: 当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。; 分类: 其它 2016-1-20 11:15

2015中国大数据最具创新场景应用服务商榜单发布: 2016年1月17日,《2015年度中国大数据最具创新场景应用服务提供商》榜单新鲜出炉,GEO集奥聚合当仁不让荣登榜首!在互联网周刊发布的这份榜单中,作为行业领先的互联网大数据服务商 GEO集奥聚合从技术能力、服务能力、发 ...; 分类: 其它 2016-1-17 11:25

数据挖掘: R, Python,Machine Learning,一起学起来!: 大数据概念的火爆带动了相关工具方法的流行。大数据工具中，R和Python以其开源、免费、简单易用、大量算法库和社区支持等特质赢得了一众人心。机器学习则以其高大上的出身，和逐步广泛的应用，成为学习热点。; 分类: 编程语言 2016-1-17 10:10

#数据挖掘#从初等数学的角度初探神经网络: 像deep learning、DNN、BP神经网络等这些高逼格的词，真的很能吓唬人，但真正的内容什么，很多人却解释得不多，要么说得太晦涩，要么说得太神叨。其实，就我们的粗浅了解，神经网络、深度学习啥的，入门还是很容易的 ...; 分类: 机器学习 2016-1-17 10:07

机器学习与数据挖掘网上资源搜罗——良心推荐: 做机器学习和数据挖掘方面的研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域 ...; 分类: 机器学习 2016-1-17 10:06

一个数据挖掘工程师总结的职业规划: 很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错 ...; 分类: 分析挖掘 2016-1-17 10:02

【数据挖掘】用文本挖掘和机器学习洞悉数据: 文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。它可以帮组一个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力，比如Word文档，邮件和社交媒体流中发布的帖子，如Facebook，Twitter，和LinkedIn。对于机器学习 ...; 分类: 分析挖掘 2016-1-17 09:57

[推荐系统]Collaborative filtering 学习总结: Collaborative filtering，即协同过滤，是一种新颖的技术。最早于1989年就提出来了，直到21世纪才得到产业性的应用。应用上的代表在国外有Amazon.com，Last.fm，Digg等等。; 分类: 推荐系统 2016-1-15 22:49

Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低: 针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推 ...; 分类: 推荐系统 2016-1-15 22:47

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