大数据与机器学习2016年中盘点

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练

小草说--大数据和机器学习为什么这样火 标签(空格分隔): SPARK机器学习 欢迎关注小小草的微信号:大数据机器学习.日后不定期分享大数据,机器学习的学习资料与博文,希望与大家共同学习进步~ 很多年前,当我还在应付着微分方程,条件概率,用问卷星写抽样调查报告在QQ群发求填,对着30多条就被称为大样本的数据做检验和回归的时候,"大数据"的概念已经如火如荼地在微博圈和朋友圈里圈圈相传了. 但是到底大数据是什么,和我们生活有什么关系,企业是怎么"大数据"的,它到底在星星

Spark VS MapReduce 时间节约66%,计算节约40% http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MjY1MTQwNQ==&mid=200820787&idx=1&sn=638a4b16445a5ee7a184b7a9becf4d5d&scene=2&from=timeline&isappinstalled=0#rd 数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域 http://mp.weixin.qq.c

这是一本纯技术类的工具书,里边有许多好的思想与方法供实际工作者使用.对于我这种只会R编程的人来说.读起来是有些吃力!不过随着大数据知识架构的逐步完善,相信这本书会在未来体现出它的价值来. 第一部分  平台篇 实际上,这一部分是讲到了大数据的一些基本概念,以及数据挖掘及实时分析的一般流程.读完这一部分,相当于你在大数据领域可以扫盲了.但是要对里边组件有一个深入理解,就需要你在工作上对它们有常规应用. 这一部分,也是自己总结最多的地方.可能是怕自己大数据掌握的还不是很熟悉的原因吧!总想把架构这一块能

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚

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2016年转眼过去一半,这过去的半年不可谓不精彩!尤其是企业级市场在上半年跌宕起伏,上演着令人应接不暇.连呼过瘾的产业拍案惊奇. 微软262亿美元大手笔收购LinkedIn.IBM狂推史上第三个品牌"认知商业".英特尔全线更新服务器芯片家族.AlphaGO人机大战振撼全球.新华三成立加码紫光航母.曙光与VMware合资紧随其后.华为成为国民偶像.神码集团回归A股重建IT生态链.联想大重组聚集数据中心业务.互联网大小巨头混战云计算.B2B创业拿下超过80亿融资-- 尽管这些产业巨变令人眼

从机器学习的角度来看,大数据不过是训练各类参数.概率分布模型的输入.合适的.经过筛选的.符合事物客观特征描述的大数据方才是好的数据,故在目前这个所谓"泛大数据时代",数据确实是最为精贵的资源,但并不是所有数据都是,我们只能去芜存菁方可认清数据的本质以及事物(包括人类自身)的本质.因此对于数据的处理反而变成了最最重要的问题. 从经典定义来看,机器学习对于特性输出的提高,其最重要关键点不在算法(当然,好的算法也是非常重要的基础,是成功的必要条件,是减少开销.尽量少的消耗资源的核心)而是在于

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