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如何建立数据分析的思维框架
什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则。
star2017
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1年前
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他开发了一个系统,用来识别私生活混乱的女性
他和他的团队利用图像比对的原理开发了一套AI系统,用来识别社交媒体上“滥交的女性”。
star2017
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1年前
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R语言数据挖掘实战案例:电商评论情感分析
随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例:电商评论与数据分析,从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个…
star2017
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1年前
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数据分析师告诉你数据分析的结构体系
作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
star2017
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1年前
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建立数据思维3个有效的方法
分享3个常用的数据分析方法和1个增长方案,帮助新手运营同学快速构建数据思维,提高日常工作中的沟通效率。
star2017
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1年前
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你真的对你构建的ML模型足够了解么?
我们真的了解在我们构建的ML模型中发生了什么吗?让我们来探索吧。
star2017
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1年前
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论推荐系统的Exploitation和Exploration
一个推荐系统,如果片面优化用户的喜好,很可能导致千篇一律的推荐结果。文中曾经用了一节来讨论为什么使用Exploitation & Exploration (E & E)结果可能依然不能“免俗”。其实,E & E是推荐系统里很有意思,但也非常有争议的一个算法。一方面,大家都基本明白这类算法的目的,每年有很多相关论文发表。另一方面,这是工…
star2017
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1年前
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给机器学习初学者的一点建议
“Young man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to them.”
star2017
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1年前
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如何减少数据分析项目中”货不对板”的问题
商品在展示时给消费者的预期,和消费者拿到商品后的实际感受,如果差距太大,对消费者体验伤害很大,对商家也是弊大于利。
star2017
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1年前
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创业公司做数据分析之ELK日志系统
本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统。
star2017
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1年前
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深度神经网络是否过拟合?
深度神经网络是否过拟合?
star2017
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1年前
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新闻推荐,追逐卡戴珊的“屁股”
前一阵子,有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰:与卡戴珊的屁股竞争”,讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情,里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受,似曾相识。那么今天,我们不谈具体的公司具体的案例,而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…
star2017
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1年前
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互利科技CEO林坦:机器学习在日志数据中的应用
机器,该如何进行信息交换?所交换的信息,又是什么样子的?人工智能如何运用在机器的信息处理上?机器最终可否实现自我修复?
star2017
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1年前
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数据与广告系列一:初识在线计算广告
初识在线计算广告。
star2017
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1年前
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如何做好电商数据分析?
电商分析的最终目的是收集数据,了解客户,优化产品和流程,以满足直到超越用户的期望,最终帮助企业提高市场占有率和核心竞争力。
star2017
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1年前
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MIT发明10美元AI触觉手套:既能识别物体,又能称重
论文地址: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1234-z 该手套由一个手形传感套管组成,连接在针织手套的手掌侧(图1)。套筒包含力敏膜,膜上缝制了64个导电线网络(沿手套的一个方向32个,沿其垂直方向32个)。这些螺纹重叠的548个点中配置了压力传感器,当按压这些点时,交错膜的电阻便会减小。手套的输出可以…
star2017
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1年前
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【收藏】R数据挖掘分析常用包和函数
1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验…
star2017
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1年前
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硅谷王川:深度学习究竟有多深?再论计算速度的蛮力(16)
(1)回顾深度学习技术在图像识别,语音识别和自然语言处理上的突破, 可以看到的是一个很清晰的主脉络: 计算速度加快, 缩短了新算法的测试周期,成功的新算法, 迅速彻底地淘汰老算法. 谷歌的资深研究者 Jeff Dean 这样描绘算法测试速度的重要性: 如果一个实验要一个月才会出结果, 没有人会去测试.如果要花费一到四周, 那么只有特别高价值的测试才值得去做….
star2017
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1年前
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数据与广告系列二:计算广告和推荐系统
计算广告和推荐系统。
star2017
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1年前
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对数据分析专家,掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高?
目前最热门的行业是大数据分析行业,那么大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢?今天先比较Java和Python的特点及优势。
star2017
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