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ROC曲线以及评估指标F1-Score,recall,precision-整理版
from http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51509808 最近一直在看ROC曲线,查阅了一些资料,并进行了整…
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SASCTO告诉你统计建模、机器学习与人工智能的区别
关于统计建模、机器学习与人工智能之间的关系和区别,近来无论是在国内外像知乎一类的知识网站上,还是在业内业外爱好者的线下活动组织间,都引发了激烈讨论。今天,SAS首席技术官 Oli…
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Louvain算法原理
Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法,算法的优化目标为最大化整个数据的模块度,模块度的计算如下: 其中m为图中边的总数量,k_i表示所有指向节点i的连边权重之和,k_j…
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LinkedIn怎么用大数据赚钱?
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了,来自 Simon Zhang,LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别…
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百度最“智能”的新型推荐技术——智能因子分解机
众所周知,ACM RecSys是推荐系统顶级国际会议,每年邀请该领域的著名学者及互联网知名专家担任主讲嘉宾,议题涵盖推荐算法、社会化推荐、用户建模、机器学习和人机交互等前沿技术。 …
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Kaggle神器xgboost
from http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/72969146 在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很…
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Scikit-learn使用总结
在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己…
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SAS聚类分析
from http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420121105146675/ 1 用CLUSTER过程和TRE…
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Scorecard评分卡模型
from http://blog.csdn.net/textboy/article/details/46975985 公式 woe=ln(odds),beita为回归系数,alth…
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Python的十个自然语言处理工具
from http://www.kawabangga.com/posts/1264 1.NLTK NLTK 在使用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 Wo…
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2015年机器学习/数据挖掘面试总结
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年终总结&算法数据的思考&结尾彩蛋
来自 豆瓣 作者 飞林沙 从前东家离职已经一个多月的时间了,在这一个月,前前后后也和几家公司做了技术交流,自己也第一次静下来这么久来思考总结。今年是我毕业的第五年,也正巧赶上年底,…
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from http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/72969566 本文结构: 什么是集成学习? 为什么集成的效果…
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社会网络分析(Social Network Analysis)是大数据分析的主要应用方向。社会网络分析关注的是关系,这种关系可以是人与人之间的关系,也可以是组织之间或是国家之间的关…
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偏最小二乘法介绍及应用
本文由一起大数据网整理,转载请保留原文链接。 为了更好的理解PLS,推荐大家先学习回归分析、典型相关分析和主成分分析相关知识内容(这些内容在SPSS视频教程里都有)。 第一部分:概…
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异常检测算法–IsolationForest
南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结…
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淘宝吴雪军:自然语言处理技术在搜索和广告中的应用
本文为淘宝广告技术部广告算法负责人、淘宝网研究员吴雪军在8月3日CTO俱乐部沙龙演讲实录,全文如下: 我今天演讲的题目是自然语言处理技术在搜索和广告中的应用。搜索和广告是技术非常密…
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写给已经过去的2015年&结尾彩蛋
作者 飞林沙 这篇本应在一周前产出的年底总结被拖延症拖到了现在,上午和同事去深大校园里逛了两个小时,看着学生们悠闲地背着书包走在去往自习室、图书馆的路上,不禁感叹原来自己已经毕业了…
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来自 宋兵乙的博客 特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性度量 计算某个特征X的重要…
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最近邻算法(KNN)
from http://blog.163.com/jiangfeng_data/blog/static/20641403820125141026440/ K最近邻(k…
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