数据挖掘/分析 数据挖掘/分析 果壳网上一个不错的讨论 - 如何通过自学，成为数据挖掘“高手”？ Data Scientist 炼成记录-欢迎参与【一亩三分地论坛数据科学版】 - Powered by Discuz!

数据挖掘简介及如何使用本书 数据挖掘简介及如何使用本书 想象我们身处一个150年前的美国小镇。大家都互相认识。 商店新进了一批布料，店员注意到几块印有特殊花纹的布料肯定会受到克兰西女士的喜爱，因为他知道这位女士喜欢同类型的布料，并暗自记下如果克兰西女士下次到访，要将这块布料推荐给她。 温克勒周向酒吧老板威尔逊先生提到，他正考虑要将自己的雷明顿来福...

《面向程序员的数据挖掘指南》 欢迎辞 源码 GitBook 排版 《面向程序员的数据挖掘指南》 作者：Ron Zacharski CC BY-NC 3.0 ]https://github.com/egrcc/guidetodatamining 原文 http://guidetodatamining.com/ 译文来自 @egrcc ...

机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM) 机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM) 原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/svm.html

本书的结构 读完本书后你将能够做些什么事？ 标题中的“数学奇才的古老艺术”有什么含义？ 本书的结构 这本书按照边学边做的原则编写。与其被动地接受书中的内容，我建议读者使用书中提供的Python代码来进行实践。尝试各种算法，做一些修改，使用不同的数据集查看效果，从而真正地掌握这些知识和技术。 我会尝试在简单易懂的Python代码和其背后的算法...

第一章：简介 第一章：简介 原文链接：http://guidetodatamining.com/chapter1/ 本章将讲述什么是数据挖掘，它所能解决的问题的是什么，以及在阅读完本书后，你可以做些什么。 内容： 寻找事物 本书结构 阅读完本书后你可以做些什么？ 为什么数据挖掘很重要？哪些内容可以为我所用？ 标题里的“Numerati的古老...

Deeplearning Algorithms tutorial 关联规则 算法背景 应用领域 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已...

篇章分析-情感分类 用户评论剧增 情感分析应用 百度应用：评论观点 百度应用：推荐理由 篇章分析-情感分类 用户评论剧增 服务评论 商品评论 社交评论 情感分析应用 消费决策 舆情分析 情感分类 和 观点挖掘 对（文本的）观点、情感、情绪和评论进行分析计算 情感分类 给定一个文本判断其情感的极...

欢迎来到21世纪 寻找相关产品 那要如何寻找商品呢？ 不仅仅是寻找商品 数据挖掘扩展了我们的能力 海量数据挖掘不是星际争霸II才有的东西 欢迎来到21世纪 到了21世纪，选择范围有限的问题已经不复存在了。 想听音乐？iTunes里有1100万首曲目！截止到2011年10月，他们一共售出了160亿首歌曲。 还想要有更多选择？可以去Spot...

Deeplearning Algorithms tutorial CBA 算法背景 相关应用 优点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始...