特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法...
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2015-12-10 13:09:43
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俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道..
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2015-11-23 19:23:20
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本文转自：http://www.36dsj.com/archives/34020当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据，本文总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下人们应该掌握的5个数据科学工具。即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平...
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2015-10-01 20:31:19
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数据挖掘：What？Why？How？ 这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该...
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2015-09-19 18:24:08
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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。
特征选择主要有两个功能：
减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解
拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择...
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2015-08-04 19:29:04
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数据科学家可能成为2015年最热门职业 腾讯科技讯 1月3日，你擅长数学，会用Python编程，而且还对某个行业了如指掌？ 如果你拥有这样的技能集，那你就有可能当上数据科学家。而如果你当上了数据科学家，那你的日子就可以过得风风光光了——LinkedIn的最新投票结果显示，"统计分析和数据挖掘" 是2...
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2015-07-27 20:54:59
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注：本文为线下活动【CTO辩论会】移动创业大军：挣扎者or变革者实录，AppCan CTO赵庆华、Testin CTO 尹春鹏、云智慧CEO殷晋、TalkingData CTO肖文峰、爱加密CTO林魏、极光推送首席数据科学家黄鑫、51CTO学院技术总监李明小参与讨论。6位CTO从企业发展、技术探索、工作中的困惑到当下活跃的创业，探寻技术人在大潮中的瓶颈和机会。本文内容由活动参与方爱加密提供，篇幅较...
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2015-07-01 10:03:25
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发表于2015-03-24 22:58|11934次阅读| 来源个人博客|26条评论| 作者Tomasz Malisiewicz模式识别深度学习机器学习数据科学家摘要：本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系，...
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2015-05-19 16:27:25
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数据科学(Data Science)是从数据中提取知识的研究，关键是科学。数据科学集成了多种领域的不同元素，包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机 编程，统计学，数据工程，模式识别和学习...
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2015-04-14 13:10:52
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Spark Contributor，Databricks工程师连城，华为大数据平台开发部部长陈亮，网易杭州研究院副院长汪源，TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出，细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧，并给出一个合理的阅读顺序....
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2015-04-09 06:22:34
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