这篇文章从Bootstraping开始介绍，让你听懂什么是Boosting，什么是Bagging。

友盟+首席产品官林鸣晖老师，他为我们带来《数据驱动企业增长之道》为题的分享，本文为演讲内容实录。

大数据应用的下一阶段发展方向在哪里?

别再稀里糊涂地做市场推广了，发了那么多软文、投了那么多广告、做了那么多活动，老板却总是在说：你投的钱有没有用啊？想知道每一篇文章带来的流量和用户？不求工程师，也不求产品，只要给你的链接加一个神奇的 UTM 参数就可以啦。

【导读】硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解，他认为，想做好企业大数据，其实并不容易。 在新兴事物收到追捧的科技创新行业中，“大数据”目前正在走向理性与成熟。随着2006年Hadoop的成立, 在2011年到2014年间人们对“大数据”…

营造健康上网环境从你我做起

我们描述了最近提出的随机加权平均(SWA)技术，以及它在 torchcontrib中的新实现。

如何测试数据报表系统？

让一起来品味一下这个神秘社区的数据。

深度学习为何如此成功呢？

制作数据可视化界面的6大误区，你中枪了吗？

一、背景与目标 系统数据分散，大量数据散落在excel表格中； 部分环节脱离系统，系统数据滞后； 部分业务环节、部分部门没有系统支持，数据多靠excel、邮箱传递； 经营分析数据反应业务运营情况不真实。 通过数字化运营BI系统的建立，保证数据的统一性，增加部门之间的数据共享，减少部门之间因数据不一致的沟通。支持经营分析与决策，推动业务运作，保证各个业务环节的…

跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。

以汽车行业为载体，通过对具体业务需求的理解与梳理，转化为数据分析问题，进行数据建模，将输出的结果应用到业务中，对业务提供支持（建议，预测，判断等等）。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。

用这个工具可以高效的构建机器学习工作流程。一起来了解一下这个工具吧。

数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。 字符串字段长度都差不…

依靠用户数据创建用户画像在当前热议大数据的时代越来越受到重视。