版權歸作者所有，任何形式轉載請聯(lián)系作者。 作者：花生（來自豆瓣） 來源：https://book.douban.com/review/9070958/ 1月7日參加了陳海濤老...
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以現(xiàn)代美學視角給敦煌以別樣的解讀
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被段子吸引進來，被大師的青春感動
自從2018年初給自己定了個規(guī)矩，凡看書，必寫書評。 看這本書的初衷，和大多數(shù)人一樣，為了印證“看大腿”、“混蛋教授”之流的說法是否屬實?？赐曛螅梢院芸隙ǖ恼f，嗯！這些完...
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看來我究竟是哪里不對了，居然敢讀卡夫卡
《審判》，這是迄今為止讀的最痛苦的一本書。但看完后，我誠心認為這是本好書。 現(xiàn)在看來我究竟是哪里不對了，居然敢讀卡夫卡。這個站在歐洲現(xiàn)代文學頂端的人。 現(xiàn)在已經完全忘記，當時...
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數(shù)據(jù)分析漫談
前言 今天突然想了想這事，后面正好也在群里有了討論。所以這篇文章大體是做個總結。 夜間漫談 目前來看，從數(shù)據(jù)本身進行各種轉換和查詢，大致分成三個類型： 明細查詢 聚合統(tǒng)計 關...
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社區(qū)發(fā)現(xiàn)社區(qū)發(fā)現(xiàn)（Community Detection）算法用來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中的社區(qū)結構，也可以看做是一種聚類算法。 分層聚類 兩兩對比，最相似的兩個聚類為一個中間態(tài)，中間態(tài)再參與兩兩...
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數(shù)據(jù)探索之參數(shù)估計統(tǒng)計學有兩大主要分支，分別是描述性統(tǒng)計學和推斷統(tǒng)計學。描述性統(tǒng)計學用于描述和概括數(shù)據(jù)的特征以及繪制各類統(tǒng)計圖表?？傮w數(shù)據(jù)，往往因為數(shù)據(jù)量太大而難以被獲取，所以就有了通過較小的...
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用戶瀏覽器行為分析引入機器學習k-means算法初探《WestWorld》第一季第二集有一句很有意思的臺詞：游客William來到西部世界公園，遇到一個美女接待員，但無法區(qū)分對方是否是人類，于是產生了如下對話： 對于很多編寫機...
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機器學習之特征工程-降維當特征選擇完成后，可以直接訓練模型了，但是可能由于特征矩陣過大，導致計算量大，訓練時間長的問題，因此降低特征矩陣維度也是必不可少的。但不要盲目降維，當你在原數(shù)據(jù)上跑到了一個比...
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課程作業(yè)-商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術篇05-中心極限定理和區(qū)間估計-DrFish-20170808謝謝余博的指導，Daisy同學的作業(yè)也有所啟發(fā)。 第5課 中心極限定理 & 區(qū)間估計 本課基本作業(yè) 用t分布求房屋平均面積在95%的置信區(qū)間，數(shù)據(jù)為house_size.cs...
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機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索(缺失值處理)
接著上一篇：《機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索》介紹，機器學習更多內容可以關注github項目：machine learning《機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索》介紹了1、變量識別；2、單變量...
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機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索(變量變換、生成)
《機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索(1、變量識別；2、單變量分析；3、雙變量分析)》 機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索(缺失值處理) 機器學習實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)探索(異常值處理)上面三篇文章介紹了數(shù)據(jù)探...
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基于用戶畫像的實時異步化視頻推薦系統(tǒng)前言 這個月做的事情還是蠻多的。上線了一個百臺規(guī)模的ES集群，還設計開發(fā)了一套實時推薦系統(tǒng)。 標題有點長，其實是為了突出該推薦系統(tǒng)的三個亮點，一個是實時，一個是基于用戶畫像去...
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數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法研究、數(shù)據(jù)產品！
