随笔分类 - 数据挖掘
摘要：还是把这本书的读书笔记，单独拎出来吧，因为内容比较多。 P38. Logistic 回归。 觉得还蛮实用的。囫囵吞枣看的。要细看。
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摘要：因为逻辑回归对于计算广告学非常重要。也是我们平时广告推荐、CTR预估最常用到的算法。所以单独开一篇文章讨论。 参考这篇文章：http://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3441197.html 逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻
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摘要：https://www.zhihu.com/question/41176911/answer/90066752 这里面有关于Deep Learning和蒙特卡洛树的一些内容 https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/34267457 这里面有关于卷
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摘要：在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中，提到了KNN算法。有点熟悉，上网一查，居然就是K近邻算法，机器学习的入门算法。 参考内容如下：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/619
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摘要：因为SVM和统计机器学习内容很多，所以从 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 这篇文章里面分出来，单独写。 为什么说SVM和统计学关系很大。 看统计学的定义：统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测
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摘要：参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1、 Spark运行架构 1.1 术语定义 1.2 Spark运行基本流程 Spark运行基本流程参见下面示意图 1. 构建Spark Application的运行环境（启动SparkConte
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摘要：因为协同过滤内容比较多，就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战，可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战，仍然参考：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其
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摘要：上一篇文章提到了数据挖掘、机器学习、深度学习的区别：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里： 参考了这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchu
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摘要：今天看到这篇文章里面提到如何选择模型，觉得非常好，单独写在这里。 更多的机器学习实战可以看这篇文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别， 参考这篇文章：https://www.zhihu.com/ques
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摘要：理论原理部分可以看这一篇：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分。参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例，分别对应聚类、回归和协同过滤的算法。
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摘要：来吧骚年，看看海量数据处理方面的面试题吧。 原文：（Link, 其实引自这里 Link, 而这个又是 Link 的总结） 另外还有一个系列，挺好的：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/category/1106578 另： Given 1 billion nu
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摘要：今天有猎头找我要推荐高频交易的工作。本小白不懂这些高深的东西，所以找了些东西来科普。 只记录些觉得最有意思的笔记。 https://www.zhihu.com/question/19839828/answer/28434795 按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统是这样的： 交
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摘要：找了这篇文章看了一下面试题<Spark 和hadoop的一些面试题（准备）> http://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/51578743 其中有一道题目很不错，详见： http://www.aboutyun.com/thread-1882
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摘要：之前已经有一篇文章是讲了函数式编程 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6110484.html 今天又翻到了ruanyifeng的文章 http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/04/functional_programming.h
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摘要：参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-funinscala1/ 这也是一个系列 严格意义上的编程范式分为：命令式编程（Imperative Programming）、函数式编程（Functional Programming）和逻
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摘要：然后看的是机器学习这一块，因为偏理论，可以先看完。其他的实践，再看。 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program
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摘要：今天用了一下公司的hadoop客户端，从外面下载的客户端不能用，只能用这个wiki里面提供的：link 装在了 tc-cm-201511novam12x12n0.tc 目录 /home/work/vip/hadoop-client/hadoop/bin 命令 然后再把这个文件删掉吧： 支持的命令包括
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摘要：要学习分布式以及数据分析、机器学习之类的，觉得可以通过一些实际的编码项目入手。最近Spark很火，也有不少招聘需要Spark，而且与传统的Hadoop相比，Spark貌似有一些优势。所以就以Spark来学习下。 安装部署等可以参考之前的文章：http://www.cnblogs.com/charle
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