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大数据等最核心的关键技术：32个算法: 2017-05-09; 大数据等最核心的关键技术：32个算法奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者 ...

《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI): 2017-03-25; 《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI) 一、潜在语义索引的提出潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。主要是在解决两类问题，一类是一词多义，如“bank”一词 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA): 2017-03-24; 简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管: 2016-11-24; 大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务；然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工 ...

数据模型多了，应该怎么管: 2016-11-22; 数据模型多了，应该怎么管随着近年来大数据挖掘概念的兴起，数据分析建模的思想已经深入人心，于是会建模、能建模的人也就越来越多。他们可能是资深大拿，分析建模、结果解读手到擒来全搞定，但也可能是专业 ...

短文本主题建模方法: 2016-11-22; 短文本主题建模方法 1. 引言许多数据分析应用都会涉及到从短文本中提取出潜在的主题，比如微博、短信、日志文件或者评论数据。一方面，提取出潜在的主题有助于下一步的分析，比如情感评分或者文本分类模型 ...

想了解机器学习？你需要知道的十个基础算法: 2016-08-18; 想了解机器学习？你需要知道的十个基础算法毫无疑问，作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，基于大量的数据机器学习在提前预测和做出建议方面有 ...

在Python中实现推荐系统！: 2016-06-30; 现今，推荐系统被用来个性化你在网上的体验，告诉你买什么，去哪里吃，甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异，但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西，并且他们倾向于与那些亲近的人有 ...

数据挖掘：推荐系统综述以及美团推荐系统介绍: 2015-12-29; 数据挖掘：推荐系统综述以及美团推荐系统介绍文 | 宿痕来源 | 知乎其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单 ...

常用的机器学习&数据挖掘知识(点）: 2015-12-20; 常用的机器学习&数据挖掘知识(点） Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法)， MLE(MaximumLike ...

在机器学习方面使用 R + Hadoop 方案真的有那么好2: 2015-05-15; 在机器学习方面使用 R + Hadoop 方案真的有那么好2 第3、4步，这里虽然举了很简单的例子，但这些是在数学模型和数据模型上是最没有开发压力的，需要关心的只是资深程序员的功底了。举例说明，文本挖掘（ ...

在机器学习方面使用 R + Hadoop 方案真的有那么好: 2015-05-15; 在机器学习方面使用 R + Hadoop 方案真的有那么好为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案？因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻 ...

2014到2015年蜕变：大象在跳舞，Hadoop从离线到在线: 2015-04-05; 2014到2015年蜕变：大象在跳舞，Hadoop从离线到在线时代在变迁，市场在变化，周边的软硬件环境也突飞猛进般的发展，同时企业的业务需求也不断升级，从规模到成本都有较高的要求，这刺激Hadoop生态圈 ...

探寻微博背后的大数据原理：微博推荐算法简述: 2015-01-03; 探寻微博背后的大数据原理：微博推荐算法简述 “We are leaving the age of information and entering the age of recommendation” — Chris Anderson in The Long Tail。我们正在远离信息，而 ...

美国的“大数据”战略新动向_数据分析师: 2014-12-09; 美国的“大数据”战略新动向_数据分析师大数据的发展与应用已经对美国社会的方方面面产生深远影响。美国白宫发布的《2014年大数据白皮书》中提到：“大数据的爆发带给政府更大的权利，为社会 ...

R+Hadoop方案为何成为企业学习业务的首选_数据分析师: 2014-11-14; R+Hadoop方案为何成为企业学习业务的首选_数据分析师众所周知，R在解决统计学问题方面无与伦比。但是R在数据量达到2G以上速度就很慢了，于是就催生出了与Hadoop相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，pyt ...

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识（三）: 2014-11-11; 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识（三）从数学期望、方差、协方差到中心极限定理 3.1、数学期望、方差、协方差 3.1.1、数学期望如果X是在概率空间（Ω,&nbs ...

大数据的思维误区与价值纬度_数据分析师: 2014-11-06; 大数据的思维误区与价值纬度清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。关于大数据的思维、理念、方法论已经被反复消费了，本来我想直接进入交互环 ...

微博背后的大数据算法探寻：微博推荐算法简述: 2014-09-02; 当今，大数据时代，探寻微博背后的大数据算法，在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的 ...

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