这句话我写了半年了，这篇文章算是此话付诸实践的开端吧。 本文是我对自己这几年所接触的技术的总结，有些技术与工作直接相关，有些则纯属个人兴趣。具体说，本文分为两部分，第一部分介绍佳缘…

来自 数据工匠 http://datartisan.com/article/detail/66.html 开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方…

文/陈运文 在推荐系统实际运用中，各种混合技术是其中一项极为重要的核心技术。在工程实践中我们发现，混合技术对提升推荐效果、改进推荐系统的性能等都有重要意义，因此本文对该专题进行如下…

来自数据工匠 http://datartisan.com/article/detail/67.html 引言 数据处理是建立预测模型时不可避免的一步。一个稳健的预测模型不是仅仅依靠…

Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avr…

      说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。    按照正常的思路，我大概会说如下几个问题： 1.   …

作者 梁堰波 徐伟辰 随着应用数据的增长，在大规模数据集上进行统计分析和机器学习越来越成为一个巨大的挑战。目前，适用于统计分析/机器学习的语言/库有很多，如专为数据分析用途而设计的…

来自 http://datartisan.com/article/detail/74.html 导语： 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很…

作者 德哥@Digoal  原文 http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201510119148173/ MADl…

from http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-r-step-by-step/ Do you want to …

WEKA使用教程 目录 1. 简介 2. 数据格式 3.数据准备 4. 关联规则（购物篮分析） 5. 分类与回归 6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（W…

作者：计算机的潜意识 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番…

来自 http://www.52cs.org/?p=429 作者：陈天奇，毕业于上海交通大学ACM班，现就读于华盛顿大学，从事大规模机器学习研究。 注解：truth4sex  编者…

http://science.china.com.cn/2015-09/27/content_8267334.htm 这位毕业于哈工大计算机专业的工程师，语速很快，说起话来铿锵有力…

数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,有多种分类法。根据开采任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根…

from http://www.cnblogs.com/tychyg/p/4868626.html Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，L…

数盟上看到的，非常不错。http://dataunion.org/25101.html 作者：机器之心 想自学机器学习和深度学习?不妨边看专家讲解视频边自学。不仅能感受世界各地专家…

作者：张相於 当当个性化推荐开发经理 86年生人，人民大学本科硕士毕业，现任当当个性化推荐开发经理。从事推荐系统、机器学习系统等方面工作，并关注互联网金融、反欺诈、风险控制等机器学…

数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库…

来自 http://www.cnblogs.com/90zeng/p/apriori.html 作者 90Zeng 博客 http://www.cnblogs.com/90zeng…