关于 AI 丨不知道这些概念你就落伍了

2018-03-16

关于 AI 丨不知道这些概念你就落伍了 对所有事情都有一定了比拥有一项专业技能更实用。对于进入新兴市场领域的人来说尤其如此，特别是科技领域。 许多人认为他们对 AI 有一些了解。但是这个领域很新，而且在 ...

Python做数据分析-简洁、易读、强大

2018-04-09

使用过Python的用户都会被其简洁、易读、强大的库所折服，其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说， 生产效率更高 月29-5月1日北京基于Python的数据分析现场班 三天的课程力图结合不同案例讲授数 ...

AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书

2018-03-01

AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像 ...

使用R并行方式对数值型数据离散化

2018-02-26

使用R并行方式对数值型数据离散化 数据的特征按照其取值可以分为连续型和离散型。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。比如在信用卡评分模型中，当自变量很多时，并非所有字段对于目标字段来说都是 ...

数据挖掘概念综述

2018-01-29

数据挖掘概念综述 数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。随后在1991年、1993年和199 ...

一文读懂聚类算法

2018-01-11

一文读懂聚类算法 1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中 ...

数据科学家需要掌握的10个基本统计技术

2018-01-08

数据科学家需要掌握的10个基本统计技术 无论您在数据的科学性问题上持哪种看法，都无法忽视数据的持续重要性，也不能轻视分析、组织和情境化数据的能力。 根据大量的就业数据和员工反馈信息统计，在“25个最 ...

克服大数据集群的挑战

2018-01-04

克服大数据集群的挑战 数据存储曾经是大数据的最大挑战。由于云计算基础设施的进步，存储数据不再是关键问题。如今，数据科学家所面临的最大问题是数据收集。 集群化使得大数据分析更容易。然而，集群也给数 ...

数据分析师&数据科学家&数据工程师——哪个角色最适合你

2018-01-02

What\'s the difference between a data analyst, scientist and engineer? 数据越来越多的影响并塑造着那些我们每天都要交互的系统。不管是你使用Siri，google搜索，还是浏览facebook的好友动态，你 ...

业界共同开掘大数据文化价值

2017-12-21

业界共同开掘大数据文化价值 使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有这样的好处： 快 无需领域知识 表现优良 在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中，都是先有数据然后再 ...

站在巨人的肩膀上做数据挖掘与机器学习—R帮你实现

2018-01-03

R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，且具有非常强大的统计分析和作图功能，而且更重要的是R软件具有非常丰富的网上资源，目R软件最优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情，实际你是站 ...

深入浅出，一篇超棒的机器学习入门文章

2017-12-19

深入浅出，一篇超棒的机器学习入门文章 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇 ...

数据挖掘中，分类与聚类的区别

2017-12-11

数据挖掘中，分类与聚类的区别 本文对数据挖掘中，极为常见的两类算法：分类与聚类，做个梳理。 首先，来看看分类和聚类各自的一些定义描述。 分类(classification )： 分类算法需要学习，它通过学习找出描述 ...

数据聚类的简单应用

2017-12-09

数据聚类的简单应用 数据聚类data clustering：用来寻找紧密相关的事物，并将其可视化的方法。 1. 聚类时常被用于数据量很大（data-intensive）的应用中。 2. 聚类是无监督学习（unsupervised learning） ...

R语言中样本平衡的几种方法

2017-12-06

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...

数据工作的本质：从业务中来，到业务中去

2017-10-17

数据工作的本质：从业务中来，到业务中去 数据工作就组成结构和流程来说还是比较简单的，因为这个工作本来就很年轻，分工还没有很细。总体来讲，我把数据工作看成相互连接的三部分：取数、理数、用数，这是一个 ...

【每周一本书第6波】R 语言数据分析项目精解：理论、方法、实战

2017-09-28

【每周一本书第6波】R 语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 读书是一件很私人的事，读什么、怎么读、为什么读都是因人而异的。读书很像是和好友的一次畅谈，更像是一次和伟人间私密的对话。找到一本适合自 ...

10个令人相见恨晚的R语言包

2017-09-15

10个令人相见恨晚的R语言包 大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 ...

深入浅出：怎么从0开始学习大数据挖掘分析，才能成为合格的数据挖掘分析师及数据科学家

2017-09-06

深入浅出：怎么从0开始学习大数据挖掘分析，才能成为合格的数据挖掘分析师及数据科学家 最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖 ...

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

2017-06-06

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入 ...