數據挖掘讀書與學習記錄
2017.12.1-至今:
1.<機器學習實戰>進行中
2.<統計學習方法>進行中
3.<集體智慧編程>進行中
2017.10.16-2017.11.30
1.<Python3網絡爬蟲實戰案例> --崔慶才 看完,代碼過完(部分需要雲主機的章節未實踐)
2017.9.1-2017.10.15
1.<利用Python進行數據分析> 看完,代碼過完,部分章節代碼過兩遍
2.<笨辦法學Python>看了近一半
3.<廖雪峰的官方網站>看至面向對象高級編程
2017.7.1-2017.8.31
1.<Machine Learing> --NG 看完,習題做完
數據挖掘讀書與學習記錄
相關推薦
數據挖掘讀書與學習記錄
進行 習題 post class 12.1 挖掘 面向對象 數據 爬蟲 2017.12.1-至今: 1.<機器學習實戰>進行中 2.<統計學習方法>進行中 3.<集體智慧編程>進行中 2017.10.16-2017.11.30 1.&
K-均值算法(數據挖掘無監督學習)
roi 挖掘 mean nts 步驟 com ima spa 要求 一、無監督學習 1、聚類:是一個將數據集中在某些方面相似的數據成員進行分類組織的過程。因此,一個聚類就是一些數據實例的集合。聚類技術經常被稱為無監督學習。 二、K-均值聚類 1、k—均值算算法:是發
python數據可視化、數據挖掘、機器學習、深度學習 常用庫、IDE等
深度學習 貝葉斯 int clip plot 隨機森林 isp mean notebook 一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖
數據分析、數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習和人工智能概念區別(入門級別)
新的 簡單 什麽 nbsp 駕駛 exce 小白 數學 未來 數據分析, 就是對數據進行分析, 得出一些結論性的內容, 用於決策。 分析什麽哪? 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因, 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單, 最簡單的數據分析
分享《Python數據挖掘入門與實踐》高清中文版+高清英文版+源代碼
講解 英文版 書簽 英文 vpd 中英文 .com alt size 下載:https://pan.baidu.com/s/1J7DOGrjoF7HnaSZ8LvFh_A更多資料分享:http://blog.51cto.com/3215120 《Python數據挖掘入門與實
分享《Python數據挖掘入門與實踐》+PDF+源碼+]Robert Layton+杜春曉
51cto baidu 復制粘貼 color pan 經典 oss 9.png ces 下載:https://pan.baidu.com/s/1vsWQvQFo_EzhUqdQS1G3_w更多資料分享:http://blog.51cto.com/14087171 《Pyth
數據挖掘與機器學習——weka應用技術與實踐
lin 網絡服務 開發 對數 結果 gre 枚舉 挖掘 int 第一章 weka介紹 1.1 weka簡介 weka是懷卡托智分析環境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文縮寫,官方網址為:<htt
《SAS編程與數據挖掘商業案例》學習筆記之十二
style rename today 降序排序 cat list append span nod 本次重點在:sas數據集管理 主要包含:包含數據集縱向拼接、轉置、排序、比較、復制、重命名、刪除等 1.append語句 註:base數據集
《SAS編程與數據挖掘商業案例》學習筆記之十一
ror otto -c ace mov 得到 replace 讀書筆記 集中 繼續讀書筆記,本文重點側重sas觀測值的操作方面, 主要包含:輸出觀測值、更新觀測值、刪除觀測值、停止輸出觀測值等
數據挖掘與機器學習之間有什麽聯系?
簡單 影響 意義 數據管理 多人 機器學習 管理 -s 很多 談到對數據進行分析利用,很多人會想到“數據挖掘”(data mining),這裏簡單探討一下數據挖掘和機器學習的聯系。 數據挖掘領域是在二十世紀九十年代左右形成,他收到很多學科的影響,其中數據庫、機器學習
Python數據挖掘與機器學習技術入門實戰
機器學習摘要: 什麽是數據挖掘?什麽是機器學習?又如何進行Python數據預處理?本文將帶領大家一同了解數據挖掘和機器學習技術,通過淘寶商品案例進行數據預處理實戰,通過鳶尾花案例介紹各種分類算法。 課程主講簡介:韋瑋,企業家,資深IT領域專家/講師/作家,暢銷書《精通Python網絡爬蟲》作者,阿裏雲社區技術
數據挖掘與分析學習鏈接匯總
each循環 def 約束 docs 數據類型 efi foreach 經典 tail 最近在學習Sql Server的數據挖掘,為了方便歸納學習資料,我將看過的相關主題的文章的鏈接記錄在本篇文章內,以便後續溫習。在後續學習的過程當中,我會將我覺得比較經典的相關
MySQL學習筆記-數據類型與操作數據表
數據表 mysql 記錄 MySQL學習筆記-數據類型與操作數據表數據類型: 1.字符型 2.整型 3.浮點型 4.日期時間型數據表操作: 1.插入記錄 2.查找記錄記錄操作: 1.創建數據表 2.約束的使用 1.數據類型【1】整型:數據類型存儲範圍字節TINYINT有符號型:-1
基礎學習--標識符、關鍵字、數據類型與運算符
woe air nsh and sld shang lag ngs dac %5Bpython%5D%E8%8E%B7%E5%8F%96%E7%BD%91%E9%A1%B5%E4%B8%AD%E5%86%85%E5%AE%B9%E4%B8%BA%E6%B1%89%E5%AD
數據挖掘與處理
服務商 機制 自然語言處理 服務 數據 分析 數據分析 自動獲取 事先 其實最初聽到數據挖掘,覺得很高大上,沒有過多的思考,挖來的數據能幹嘛呢。 剛看到一篇關於數據分析的文章,大概內容就是獲取用戶評論,然後對評論進行分析,找出客戶不滿意的地方,但這種分析還是人為的去
Python學習:基本數據類型與變量(中)與基礎之條件及循環(上)
sets 但是 while循環 spl view put 算數運算 sse 邏輯運算 一.數據類型和變量 1.可變與不可變數據類型 可變數據類型:在id不變的情況下,數據類型內部的元素可以改變 列表 字典 不可變數據類型:value改變,id也跟著改變
數據挖掘 與 Web開發何去何從
而是 多人 信息 ted 程序庫 tar led 不同 知識 (0)引子 以下以現實生活中的一個實例引出本博客的探究點。或許類似的情況正發生在你的身邊。 小弟工作5年了,近期有點迷茫。 上一份工作在一家比較大的門戶站點做web開發和移動互聯網數據
從零開始學習weka數據挖掘
數據挖掘 weka 人工智能 作為一個免費、公開、開源的數據挖掘工作平臺,Weka集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法,包括預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界面上的可視化操作等;目前,Weka最新版本為weka-3-7-11,可以利用weka進行大數據的挖掘和分析處理。WEK
機器學習&數據挖掘筆記_16(常見面試之機器學習算法思想簡單梳理)
回歸 utl lsa 多維 包含 的人 相互 oss 一個用戶 【轉】 前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話
常用的機器學習&數據挖掘知識點總結
知識點總結 sca pac -i 期望 最大似然 算法 ucf space Basis(基礎): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),