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大数据分析与机器学习领域Python兵器谱: 2016-11-23; 大数据分析与机器学习领域Python兵器谱曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第 ...

Python读取外部数据文件: 2016-09-21; 不论是数据分析，数据可视化，还是数据挖掘，一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析，同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中，然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖 ...

提升R代码运算效率的11个实用方法: 2016-09-15; 提升R代码运算效率的11个实用方法众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for 循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍 ...

如何高效地学好R语言?: 2016-07-21; 如何高效地学好R语言? 学R语言主要在于5点三阶段：第一阶段有一点：基础的文件操作(read.*, write.*)、数据结构知识，认识什么是数据框(data.frame)、列表(list)、矩阵(matrix)、向量(vector)，如何提取(包 ...

机器学习基础与实践之数据清洗！: 2016-07-04; 想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际 ...

工具 | Python数据分析学习指南揭秘: 2016-05-27; 摘要：灵蛇出现，必有异像，Python最热的领域，估计非数据分析、挖掘领域莫属了。以Scikit-Learn为代表的数据分析领域，从这里开始，便是Python的天下；一边操作实例，一边阅读文档，再辅助以相关的理论基础 ...

scikit-learn的线性回归模型: 2016-05-05; scikit-learn的线性回归模型特征选择的方法作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Panda ...

大数据工作职位所需的数据场技能包: 2016-03-29; 摘要：数据分析师除了报表统计外，还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术，商业与银行中的欺骗检测，智能手机中语音识别等等技术，让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息，给人以满满的 ...

数据科学家和大数据技术人员工具包: 2016-03-17; 数据科学家和大数据技术人员工具包数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分 ...

Spark 2015年回顾：四个大版本更迭、数以百计的改进: 2016-02-01; 原文 | Spark 2015 Year In Review 翻译 | 牛亚真来自 | CSDN Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在 ...

机器学习算法一览: 2016-01-18; 文 | 寒小阳来源 | CSDN博客引言提起笔来写这篇博客，突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是，工作杂事多，加之懒癌严重，导致这个系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个 ...

大数据盘点之Spark篇: 2016-01-13; 文 | 谭政来源 | 炼数成金作者简介谭政，Hulu 网大数据基础平台研发。曾在新浪微博平台工作过。专注于大数据存储和处理，对 Hadoop、HBase 以及 Spark 等 ...

入门必学！在Python中利用Pandas库处理大数据: 2015-12-09; 来源 | 脚本之家在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。 ...

八大工具，透析Python数据生态圈最新趋势！: 2015-08-31; 文 | 刘旭坤来自数盟我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 ...

用于大数据的嵌入式分析和统计: 2015-06-13; 用于大数据的嵌入式分析和统计用于大数据[注]的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介 ...

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