数据挖掘基本任务

2017-05-02

数据挖掘基本任务 数据挖掘主要做什么？换而言之，数据挖掘主要解决什么问题呢？这些问题，可以归结为数据挖掘的基本任务。 数据挖掘的基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、奇异值检测和智能推荐等 ...

「CDAS 在线」央企财会到数据分析师的华丽转变

2017-04-28

去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA ...

大数据重塑竞争力

2017-04-22

大数据重塑竞争力 时至今日，如果你和你的企业还不懂什么是大数据，只能说明你已经迷失在“时间的战场”，你甚至有必要重新审视企业的顶层设计和商业路径。 大数据并非新鲜事物，它正从单一的技术服务层面逐 ...

R语言中plyr包

2017-04-20

R语言中plyr包 apply族函数是R语言中很有特色的一类函数，包括了apply、sapply、lapply、tapply、aggregate等等。这一类函数本质上是将数据进行分割、计算和整合。它们在数据分析的各个阶段都有很好的用处。例 ...

大数据时代下的数据挖掘简析

2017-04-12

大数据时代下的数据挖掘简析 随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。以下是国内领先的移动大数据服务商极光大数据的副总裁 ...

谷歌微软等科技巨头数据科学岗位面试题（108道）

2017-04-05

来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很 ...

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机

2017-04-03

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机 一、感知机的概念     感知机是一种二类分类的线性模型，输入实例的特征向量，输出为实例的类别，即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基 ...

扒一扒真实的大数据行业

2017-04-02

扒一扒真实的大数据行业 大数据是近年来方兴未艾的行业，也是企业服务的一个重要门类，在上一期的文章中做了简单的罗列和介绍。在今天的文章中，水镜先生结合自己的专业知识，为大家扒一扒真实的大数据行业。 ...

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法

2017-04-01

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法 随着机器学习的进一步火热，越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问 ...

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 一、引入 支持向量机（SupportVector Machines），这个名字可是响当当的，在机器学习或者模式识别领域可是无人不知，无人不晓啊。八九十年代的时候 ...

简单易学的机器学习算法—支持向量机

2017-03-20

简单易学的机器学习算法—支持向量机 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我介绍基本 ...

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下）

2017-03-18

在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘（下） 第二种使用svm()函数的方式则是根据所给的数据建立模型。这种方式形式要复杂一些，但是它允许我们以一种更加灵活的方式来构建模型。它的函数使用格式如下（注意 ...

K-means算法原理与R语言实例

2017-03-17

K-means算法原理与R语言实例 聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚 ...

大数据时代的意图搜索

2017-03-17

大数据时代的意图搜索 意图搜索起源于互联网搜索引擎，是基于互联网上海量的无组织、异构、动态的数据与信息环境下搜索引擎不能准确理解用户的搜索意图而提出的，利用如神经网络算法等机器学习方法实现智能化的 ...

斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归）

2017-03-15

斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归） 回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预 ...

如何区分人工智能，机器学习和深度学习

2017-03-14

我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟，这个词常常在热门电影中出现，如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与人工智能交 ...

机器学习基础—梯度下降法（Gradient Descent）

2017-03-12

机器学习基础—梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是 ...

干货 | 基础机器学习算法

2017-03-10

本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。 ...

数据科学家的66个工作面试问题

2017-03-06

数据科学家的66个工作面试问题 我们现在有91个问题。我们还添加了50个新的人  在这里，并开始提供这些问题的答案  在这里。这些都是开放式问题，以评估一个高级职位的高级候选人的技术水平知识，例如 ...

11位互联网大佬 关于大数据时代他们这么看

2017-03-06

11位互联网大佬 关于大数据时代他们这么看 随着近几年智能电视的快速发展，引得很多厂商群雄逐鹿。在此间，海信推出高端互联网电视品牌VIDAA系列，无论是造型上的设计还是交互体验上，都彰显着自己独有的个性与 ...