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重点关注人工智能，大数据领域。现某互联网金融公司任首席架构师，原企鹅高级研发经理。乐投网www.99lt.com大数据专栏特邀作者。...
数据分析师、机器学习/人工智能工程师、统计学家，这样的头衔是不是听起来很高大上?但小心别被骗了!高薪诱惑之下，不少数据骗子也隐藏在其中，这些骗子毁了遵纪守法的数据专业人士的好名声。第一点线索就是，他们无法理解分析学和统计学是两个截然不同的学科。这样的p值没
您是否对优秀或接近优秀的模型表现不知所措?你的快乐被出卖了吗?简而言之，当您要预测的信息直接或间接出现在训练数据集中时，就会发生标签泄漏或目标泄漏。它会导致模型夸大其泛化误差，并极大地提高了模型的性能，但模型对于任何实际应用都毫无用处。数据泄漏的主要指标是
暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！2019年10月16日，在荷兰阿姆斯特丹举行的 Spark+AI 欧洲峰会上，DataBricks 和 Linux 基金会联合宣布，开源项目 Delta Lake 正式成为 Linux 基金会的托管项目。ACID 事务：
这样的数据仓库，已经具有了数据湖的部分功能。
许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念，但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时，就会慢慢变得十分沮丧......不过，这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。数据稀缺的问题非常重要，因为数据是任何AI项
下午的时候翻微信看到大家在讨论Spark消费Kafka的方式，官网中就有答案，只不过是英文的，当然很多博客也都做了介绍，正好我的收藏夹中有一篇文章供大家参考。文章写的通俗易懂，搭配代码，供大家参考。本文的作者是来自TalkingData的数据工程师张伟。S
预计更新500+篇文章，已经更新40+篇~本系列的大纲会根据实际情况进行调整,欢迎大家关注~它是线程安全的无序的集合，可以将它理解成线程安全的HashSet。它最适合于具有以下特征的应用程序：Set 大小通常保持很小，只读操作远多于可变操作，需要在遍历期间
数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专
在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60%到80%。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMine
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