数据挖掘与机器学习

《基于Spark的机器学习平台设计与实现》学习笔记

本文提出一个基于Spark的机器学习平台，实现了常见的数据挖掘与机器学习的基本算法。机器学习平台
Tanglement·2020-06-16 10:00

Machine Learning -- 揭开机器学习的面纱

参考内容:python数据挖掘与机器学习实战.方魏.机械工业出版社.2019.05机器学习基础:从入门到求职.胡欢武.电子工业出版社.2019.031.何为机器学习？
欲_槿·2020-04-09 11:00

五分钟大数据：Spark入门

Spark不同于MapReduce的是，Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
追寻者的小憩书铺·2020-03-26 03:15

深度学习笔记4：深度神经网络的正则化

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
天善智能·2020-03-17 06:38

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(3)——特征工程

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理有这么一句话在业界广为流传：数据和特征决定了机器学习的上限
padluo·2020-03-16 11:31

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据

案例及数据说明本案例以DataTech2017浙江大数据建模与创新应用大赛的模型挑战赛选题三:通信信用风险评估为例说明。此次比赛还在进行中，开放了浙江移动及相关企业脱敏后的数据，大家都可以拿来练练手。本选题用到的数据包括公共数据集、用户通话数据、违约行为数据。训练集数据：用户通话数据(201703-201706)，违约行为数据(201707)，公共数据-基本信息(201703-201706)，公共
padluo·2020-03-15 06:00

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(4)——模型训练与调优

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战
padluo·2020-03-14 15:33

作为大数据开发中最重要技术，spark需要掌握哪些技能呢

拥有HadoopMapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法
尚学先生·2020-03-12 15:53

深度学习笔记8：利用Tensorflow搭建神经网络

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
天善智能·2020-03-03 02:57

1.1 机器学习与Python

本节首先探讨人工智能、机器学习及深度学习的关系脉络，然后明确了数据挖掘与机器学习的概念边界，最后介绍引入目前广泛应用于数据科学领域的Python语言。
火锅侠·2020-02-29 19:26

Python数据挖掘与机器学习实战——回归分析——逻辑回归

逻辑回归：逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量（y）不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布（0或1、是或否等），就是逻辑回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通
pillow_L·2020-02-25 22:47

深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
天善智能·2020-02-17 12:26

Python数据挖掘与机器学习，快速掌握聚类算法和关联分析

摘要：前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法，在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别？聚类方法应在怎样的场景下使用？
阿里云云栖号·2020-01-06 11:00

人工智能告诉你的寿命有多长

2016年在《JournaloftheAmericanMedicalInformaticsAssociation》（美国医学信息学协会杂志）发表了“针对非特定性疾病预测模型，可以预测七天内的死亡风险”，通过数据挖掘与机器学习对各类疾病进行预测
太酷科技·2019-12-23 00:19

完成Orange3数据挖掘与机器学习最新版的汉化

Orange3汉化版欢迎交流！QQ群：681586766交互式数据可视化，可视化编程，基于组件的数据挖掘，智能的工作流设计界面，交互式数据探索
mytoop·2019-07-04 09:55

大数据基础知识问答----spark篇

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
IT时代周刊·2019-05-18 11:35

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据

案例及数据说明本选题用到的数据包括公共数据集、用户通话数据、违约行为数据。训练集数据：用户通话数据(201703-201706)，违约行为数据(201707)，公共数据-基本信息(201703-201706)，公共数据-通话(20170528-20170628)，公共数据-轨迹(20170528-20170628)，公共数据-上网(20170528-20170628)。初赛只提供了7000条训练数
padluo·2019-04-15 15:23

Jupyterhub安装配置及心得

Jupyter简介Jupyter是一款基于python的webnotebook服务，目前有大多python数据挖掘与机器学习爱好者使用这款服务，其特性其实与IpytohnNotebook差不多，准确说IpythonNotebook
喵来个鱼·2019-03-28 16:38

数据挖掘与机器学习、统计学和OLAP之间，主要有什么关系？

数据挖掘、机器学习、深度学习之间的概念，还是有很大区别的，数据挖掘，也可以叫数据深层采集，数据勘探,利用各种技术与统计方法，将大量的历史数据，进行整理分析，归纳与整合。数据挖掘为找寻隐藏在数据中的有用信息，如趋势、特征及相关的一种过程，也是从数据当中挖掘出知识。数据挖掘并不属于一个单一领域，而是许多学科综合而成，其包括机器学习、统计学习、数据库、领域知识及模式识别等领域，接下来我们一起聊聊它们彼此
duozhishidai·2019-03-23 12:58

剖析Spark

的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
李功林·2018-11-13 10:57

决策树算法 MATLAB 简单实现

决策树算法前言最近在数据挖掘与机器学习的课程上刚刚学到了决策树算法，于是，想自己用MATLAB简单实现一下。
_Daibingh_·2018-10-24 19:51

作为大数据开发中最重要技术，spark需要掌握哪些技能呢

拥有HadoopMapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法
qianfeng_dashuju·2018-10-19 16:28

大数据中，机器学习和数据挖掘的联系与区别

从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。
goodshot·2018-10-16 21:55

Spark是什么,与Hadoop相比，主要有什么本质不同？

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
duozhishidai·2018-09-14 02:25

.NET数据挖掘与机器学习开源框架

1.数据挖掘与机器学习开源框架1.1框架概述1.1.1AForge.NETAForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习
weixin_30511107·2018-08-14 16:00

.NET数据挖掘与机器学习开源框架

1.数据挖掘与机器学习开源框架1.1框架概述1.1.1AForge.NETAForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习
萨姆大叔·2018-08-14 16:00

深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-30 15:00

深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
天善智能·2018-07-30 15:55

深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-30 15:00

深度学习笔记7：Tensorflow入门

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-23 13:00

深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-19 13:00

深度学习笔记3：手动搭建深度神经网络（DNN）

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-16 16:00

深度学习笔记2：手写一个单隐层的神经网络

数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-13 09:00

某个Python学习的速成大纲--来自CSDN广告

对照一下，基本上掌握1)Python基础的内容；2）web开发基础以前知道一些；3）学习了正则表达式；自动化运维、网络爬虫、数据挖掘与机器学习这些热门应用就呵呵了。
Leo笑·2018-06-22 00:00

3小时掌握数据挖掘-CSDN公开课-专题视频课程

3小时掌握数据挖掘—811人已学习课程介绍本课程以理论+实践相结合的形式授课，学完后您将掌握：1.熟悉大数据挖掘与机器学习基本流程2.掌握Spark基础与核心概念3.了解推荐系统原理4.了解SparkMLlib
CSDN学院官方账号·2018-05-09 15:41

Python数据挖掘与机器学习，快速掌握聚类算法和关联分析

摘要：前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法，在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别？聚类方法应在怎样的场景下使用？
阿里云云栖社区·2018-04-28 00:00

Python数据挖掘与机器学习技术入门实战

本次课程包含了五个知识点：1.数据挖掘与机器学习
阿里云云栖社区·2018-04-18 15:13

Python数据挖掘与机器学习技术入门实战

本次课程包含了五个知识点：1.数据挖掘与机器学习
阿里云云栖社区·2018-04-18 00:00

入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

本文包含了五个知识点：1.数据挖掘与机器学习技术简介2.Python数据预处理实战3.常见分类算法介绍4.对鸢尾花进行分类案例实战5.分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘
hurt--·2018-04-08 18:53

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

本文包含了五个知识点：1.数据挖掘与机器学习技术简介2.Python数据预处理实战3.常见分类算法介绍4.对鸢尾花进行分类案例实战5.分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘
星丶雲·2018-04-08 18:39

小白学习Spark原理

mapreduce算法实现分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
蓝星花·2018-03-28 13:50

【机器学习】Apriori算法详解 整理

1、数据挖掘与机器学习有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。
CWS_chen·2018-03-23 14:30

数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系?

数据挖掘与机器学习是两个不同的概念；数据挖掘中使用到机器学习的各种工具，而自然语言处理也是是一种机器学习的方式，属于数据挖掘的范畴。数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。
小码哥kylin·2017-10-30 14:36

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(4)——模型训练与调优

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战
padluo·2017-09-09 18:19

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(3)——特征工程

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理有这么一句话在业界广为流传：数据和特征决定了机器学习的上限
padluo·2017-08-26 14:06

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据数据说明通过对读取数据的实践，下面是数据集文件对应读取后的DataFrame说明。
padluo·2017-08-19 13:51

Spark相对于MapReduce的优势

HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，也就是说spark是基于内存计算的，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
Alvin_blog·2017-06-23 10:45

数据预处理与特征选择

数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
Joe-Han·2017-04-12 15:24

2016年百度数据挖掘与机器学习岗位校招笔试题目:

1、卷积神经网络降低参数2、特征选择的方法3、哪些操作可以激活触发器4、选择性重传，6位帧序列号5、k邻近数属于无监督?6、jp聚类算法7、数据规约的主要方法8、动态分析技术主要包括9、排序算法的空间复杂度不是0(1)10、优化的三个级别简答：1、简述bagging的基本思想和使用方法？2、对于一个二分类问题，使用三个模型做bagging，每个模型的预测准确率是0.7，模型的预测结果之间相互独立，
辉格食品·2017-03-29 10:53

hadoop大数据平台手动搭建-spark

拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce
feilong2483·2017-03-23 22:00
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