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SASLogistic回归:一个完整例子
转载自:http://Johnthu.spaces.live.com/ 这篇将作为五一后一个讲稿的阅读材料之一,先整出来就搁这。如果没有耐心读下去,你可以立即转到以下的参考资料,该…
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索信达数据CEO宋洪涛:让数据,为价值代言大数据创业机会很多
索信达是一家致力于协助用户把数据转变为业务价值的企业,企业的业务主要聚焦于金融行业、数据营销、风控和决策支持等方面。 以下是宋洪涛先生此次沙龙活动分享的内容报道: 非常感谢大家。说…
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随机森林和GBDT的区别
一,随机森林 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。假设样本总数为n,每个样本的特征数为a…
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时间序列
来自 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50654337 1、时间序列的分类 时间序列分为:非季节性数据和季节性数据 一个非季节性…
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大众点评的实时计算
王新春:大众点评网数据平台资深工程师,负责点评实时计算平台相关工作,推动流式计算和实时计算在点评的应用和推广,一直致力于大数据和分布式系统的研究和应用。目前主要从事NoSQL、实时…
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【一网打尽】机器学习梯度下降优化算法
来自 https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80590186 1. 梯度下降 梯度的方向是上升的方向,所以我们是沿着梯度…
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神经网络浅讲:从神经元到深度学习
来自 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向R…
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PostgreSQL30天培训视频(SQL基础,备份恢复,HA,服务端编程,大数据,内核,应用案例)
作者 德哥@Digoal 为了让跟多的朋友了解PostgreSQL, 我将这些年对PG的使用和研究做成了一些体系的培训视频和一些专题视频.(免费观看和下载) 希望通过这些视频帮到一…
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R语言|关联规则
from https://blog.csdn.net/gjwang1983/article/details/45015203 1.概念 1.1 引论 关联规则(Associatio…
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常见的几种最优化方法
来自公众号 算法与数学之美 阅读目录 1. 梯度下降法(Gradient Descent) 2. 牛顿法和拟牛顿法(Newton’s method &?Quas…
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在PostgreSQL中用线性回归分析linearregression做预测
作者 德哥@Digoal 首选来个线性回归分析linear regression, 最小二乘法least-squares-fit的小故事(取自百度) : 1801年,意大利天文学家…
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如何用SAS/EM导出PMML文件?
来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8db50cf70101hkzy.html 1) 启动 PMML 生成选项 SAS/EM 默认情况下不支持PMM…
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轻松看懂机器学习十大常用算法
来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算…
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大数据方向实习生到底该做些什么?
来源:挖数 大数据方向实习生到底该做些什么? 最近逃离学校在某大数据公司实习,虽然我不认为大数据像现在很多人说的那么邪乎,但是我认为互联网时代所带来的大量数据是很有价值的。所以便在…
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推荐系统入门实践:世纪佳缘会员推荐(完整版)
from http://www.cnblogs.com/supersteven/archive/2012/09/01/2666565.html 版本 作者 联系 日期 1.0 周巍…
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机器学习应该了解的十大算法
监督式学习 决策树 朴素贝叶斯分类器 最小平方回归 逻辑回归 支持向量机 集成方法 非监督学习 聚类算法 主成分分析 奇异值分解 独立成分分析 毫无疑问,近些年机器学习和人工智能领…
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常用数据挖掘算法总结及Python实现
View Fullscreen原创文章,作者:xsmile,如若转载,请注明出处:http://www.17bigdata.com/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e6%95%b0%e6%8d%
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作者:卢晓东 Watson机器人产生于IBM的Watson研发中心,机器人短期的主要目标是回答Jeopardy!?竞赛的问题。并期望以此作为起点,研发出一个稳定的,有扩展性的机器人…
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from https://blog.csdn.net/c1481118216/article/details/74202786 PMML 关于pmml 请查看博客: http://…
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