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数据挖掘 机器学习
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数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联、预测,而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题:如描述性统计、交叉报表、假设检验等。这是一个高度的归纳,数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。训练的大概思路是这样的:对所有已经收集到的特征
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。随着大量数据不停地收集和存储,许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系,可以帮助许多商务决策的制定,如分类设计、交叉购物和贱卖分析。项的集合称为
一次偶然翻看《程序员》杂志,在2012年第四期《新书上架》栏目里看到一本刚刚出版的书——《社交网站的数据挖掘与分析》。这是一本开创时代的的新书,获得Jolt生产效率大奖。这本书主要介绍在Twitter、Facebook、Linkin、Google Buzz
前言随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。
IT行业是一项很多人都向往职业之一,其中程序员、工程师这些名词大家耳熟能详,但是你知道哪些编程语言好呢?今天小猿圈讲师就为你解读互联网5大编程语言该如何选择。这也许会帮你更快的作出决定!三块应用范围不同,但却相互补充。
慢慢地,我开始进行总结,把一些大佬推荐的入门书籍文章进行汇总对比,然后就发现有些书是都在推荐的,于是决定重点就看这些书,这样才算慢慢摸到 Python 的大门。
为什么大家都在学Python?是因为语言本身有优势,并不是什么语言火就应该学什么语言。今天和大家一起讨论一下Python的优势!据统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小,很容易获得高薪市场的
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