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NanoNets:数据不足时如何深度学习
机器学习

NanoNets:数据不足时如何深度学习

2017-04-08 80℃

我认为实现人工智能的难度无异于建造火箭。需要有一个强大的引擎,还有大量的燃料。如果空有强大的引擎但缺乏燃料,火箭肯定是无法上天的。如果只有一个单薄的引擎,有再多燃料也无...
机器学习案例实战:信用卡欺诈检测
大数据应用

机器学习案例实战:信用卡欺诈检测

2017-04-07 126℃

作者简介: 唐宇迪,深度学习领域多年一线实践研究专家,同济大学硕士。 主要研究深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域...
阿里封神谈hadoop学习之路
Hadoop

阿里封神谈hadoop学习之路

2017-04-06 103℃

摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop、hive、spark等。笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1、O...
利用中文数据跑Google开源项目
算法

利用中文数据跑Google开源项目

2017-04-05 82℃

一直听说word2vec在处理词与词的相似度的问题上效果十分好,最近自己也上手跑了跑Google开源的代码(https://code.google.com/p/word2vec/...
深度学习中的基础线性代数-初学者指南
深度学习

深度学习中的基础线性代数-初学者指南

2017-04-05 97℃

  摘要: 线性代数在深度学习领域有着举足轻重的作用,它是深度学习各种算法的基本数学工具。本文作者对深度学习中会用到的一些线性代数的基本概念和运算操作进行了介绍,希望能让有兴趣的...
R语言之控制流的使用方法
R语言

R语言之控制流的使用方法

2017-04-05 97℃

一般在数据处理或建模过程中会使用到R语言中的控制流,控制流主要有以下三类,即 1)if或switch分支语句 2)for循环 3)while循环 下面就说说这几种控制流,并讲解我工...
基于R语言的主成分和因子分析
R语言

基于R语言的主成分和因子分析

2017-04-04 138℃

主成分分析 主成分分析,是一种降维的分析方法,其考察多个变量间相关性的一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使...
浅谈程序员职业发展,从起步到晋级
职业规划

浅谈程序员职业发展,从起步到晋级

2017-04-03 94℃

  随着科学技术的不断发展和信息化的爆炸式增长,程序员这一职业,依然处在很强的上升期,涌入的人也越来越多。入坑经历各有不同,有计算机、软件学科的科班出身,有培训机构的开...
R语言与Tableau集成之可视化应用
R语言

R语言与Tableau集成之可视化应用

2017-04-03 121℃

Tableau是一款非常棒的数据可视化商业软件,通过拖拉拽的方式迅速的实现数据可视化。而且该软件可以连接任何一种数据库,在处理大型数据时一点都不逊色。下面展示几幅Tableau绘制...
大数据分析唐诗朋友圈 白居易最“大V”
大数据

大数据分析唐诗朋友圈 白居易最“大V”

2017-04-02 104℃

  唐朝诗人最喜欢的季节是春天,最钟意的动物是龙、马,最喜欢提及的地名是江南…… 这不够,他还要告诉你全唐诗中排名第一的“好基友”是哪两位;初唐、盛唐、中唐、晚唐各时期诗坛社...
程序史记:从巴贝奇、爱达到图灵
大数据

程序史记:从巴贝奇、爱达到图灵

2017-04-02 61℃

书架上一直放在一本《信息简史》,最近终于读完了。这是一本从信息的视角来描述其进化史的书,一本充满了技术性描述的科普性书籍。也不乏一些有趣的故事,其中就有那么几个人,他们实际是...
如何看穿数据可视化的谎言
数据可视化

如何看穿数据可视化的谎言

2017-04-01 82℃

译者 | 新浪新媒体实验室 以前我们看到一个做得很烂的图表,或者穿帮的数据可视化作品时,往往是将它们嘲笑一番也就算了。但有些时候,尤其是刚过去的这一年,我们好像更难分辨一个可视化...
机器学习算法速查卡-带表情包
机器学习

机器学习算法速查卡-带表情包

2017-04-01 102℃

虽然我以前也曾提到过这件事,因为我真的很爱表情包。我花了很多时间与朋友和家人聊天,表情包是必不可少的,否则在屏幕上看起来就会很平淡。💁   我喜欢的另一件事是数据科学。我...
SPSS常用基础操作(2)——连续变量离散化
Spss

SPSS常用基础操作(2)——连续变量离散化

2017-03-31 95℃

首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性。 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特...
SPSS常用基础操作(1)——变量分组
Spss

SPSS常用基础操作(1)——变量分组

2017-03-30 116℃

有时我们需要对数据资料按照某个规则进行归组,如 在上述资料中,想按照年龄进行分组,30岁以下为组1,30-40岁为组2,40岁以上为组3 有两种方法可以实现: 1.使用计算变量...
SPSS中变量的度量标准
Spss

SPSS中变量的度量标准

2017-03-27 104℃

在SPSS中,每一个变量都有一个度量标准,这些度量标准说明变量的含义和属性,会对后续的分析产生影响。 1.名义:名义表示定类变量,定类变量表示事物的类别,只能计算频数和频率,各类...
第2章:k-近邻算法
机器学习

第2章:k-近邻算法

2017-03-25 124℃

往期章节: 第1章-机器学习基础 本文为王哲《机器学习实战》第一部分:分类 第2章 《k-近邻算法》 ,敬请关注分享。 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法:k...
理解深度学习中的卷积
机器学习

理解深度学习中的卷积

2017-03-24 135℃

译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是...