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贝斯特全球最奢华娱乐转行数据挖掘和机器学习(四

贝斯特全球最奢华娱乐转行数据挖掘和机器学习(四

2018-02-09 09:15 出处:贝斯特全球最奢华娱乐 人气:   评论(0
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  伟德1946英国_betvictor官网下载_伟德1946目前从纯数学专业转行到机械进修范畴曾经有两年半了,又到了该总结转行经验和小我成长的时候。笔者正在公司里面曾经做过

  目前工业界的机械进修编程言语良多,基于小我的一些浅近的工做经验,发觉目前比力常用的编程言语是Python和SQL。

  凡是来说,SQL 是为了从数据库中提取数据,然后进行需要的数据过滤,数据阐发,数据提取。对于 SQL,需要控制的内容有以下几点:聚合函数,数学函数,字符串函数,表格的毗连函数,前提语句等。SQL 的典范教材有两本,别离是:

  PS:小我出格喜好《SQL根本教程》,极易上手,易学易通。之前写过一篇文章总结 HIVE 的利用细节,供给给大师做参考:《HIVE根本引见》

  对于编程言语 Python 来说,目前深度进修的框架 Tensorflow 等,都能够利用 Python 进行编程。除此之外,Python 还有各类各样的数值计较库和机械进修库等着大师去利用,例如 Numpy,Scipy,ScikitLearn,matplotlib 等。此中,Scikitlearn 的文档长短常细致的,出格适合初学者入门进修。至于 Python 教材的话,其实有良多,例如:《Python根本教程》,做者是 Magnus Lie Hetland,这本书出格适合初学者看。若是是收集教材的话,保举参考 廖雪峰 的官方网坐,地址是:

  至于开辟情况的话,一般来说公司城市利用Linux,有一本书能够供给给大师做参考:《Linux号令行取Shell脚本编程大全》,做者 Richard Blum/ Christine Bresnahan

  既然是处置大数据,那么MapReduce,Hadoop,Spark 等内容需要领会。参考文章:《一文看懂大数据的生态手艺圈,Hadoop,Hive,Spark都有了》

  既然是做数据挖掘和机械进修的工做,那每小我都需要领会这方面的内容。正在这里笔者保举教材《机械进修实和》,做者是 Peter Harrington。阅读这本书需要读者控制 Python 言语,加上 Numpy,Scipy,matplotlib 函数库的一些根本内容。源代码的话能够正在网上找到,然后按照书本的章节逐渐进修即可。

  除了《机械进修实和》之外,周志华教员所写的《机械进修》西瓜书也是不错的选择。建议初学者连系这两本书一路进修,周志华教员的《机械进修》引见了多种机械进修算法,并有简单的例子和数学道理进行描述。

  若是是做保举营业的团队,那么利用地最多的仍是逻辑回归算法(Logistic Regression),ItemCF 和 UserCF,物质扩散和热传导算法(Heat Spreading) 算法。因为 LR 是利用线性的方式来处置非线性的问题,而且现实的情况中会有物品的特征和用户的特征,因而会导致特征工程比力复杂,交叉项多(二维或者三维的交叉)。因而,正在现实的工做中,特征工程的感化就显得十分主要。工程师和营业人员要按照物品和用户进行需要的特征构制,构成物品特征,用户特征,交叉特征等。之前也写过一篇文章《特征工程简介》,供大师参考。

  比逻辑回归算法还要简单的那就是线性回归算法了,目标都是针对持续型的数据进行预测,成果都十分容易注释。除了间接的线性回归之外,还有局部加权线性回归,岭回归,Lasso 和前向逐渐线性回归等算法。这些细节能够参考文章《线性回归》。

  决策树 ID3,C4.5,CART 都是一些很是典范的算法,可是正在工业界里面的利用场景不是良多。不外跟着时间的推移和笔者对营业的理解,发觉决策树正在智能运维范畴的根因阐发上面有着奇特的劣势,正如这两篇文章所写的:,。

  若是是针对转行的同窗的话,那么大师必定关怀的是若何把之前的技术滑润地切入到新的范畴中。若是学过数理统计的话,那么《最大似然估量》就是一个不错的切入点。

  除了上面所说的算法,支撑向量机算法(Support Vector Machine),GBDT 算法,随机丛林算法,XgBoost 算法都是正在工业界比力常见的算法。目前小我还没有对这类算法进行过总结,不外仍是强烈建议大师去进修一下。2018年笔者该当会对这些算法进行一些小我的总结。

  无监视进修算法也是整个机械进修范畴的一大标的目的。提到无监视进修算法,就不得不提到聚类算法,此中最典范的仍是 Kmeans 算法。这个能够拜见文章,。聚类算法的背面就长短常点检测算法,之前正在非常点检测算法上面研究过一阵,也写过不少的文章。例如:

  联系关系阐发,也就是所谓的“啤酒取尿布”的故事。Apriori 和 FpGrowth 算法都有本人的长处和错误谬误,正在智能运维里面经常会涉及到联系关系性的阐发。无论是事务取事务的联系关系,时间序列取时间序列的联系关系,时间序列取事务的联系关系,都需要进行阐发。之前微软也研究过《时序数据取事务的联系关系阐发》,正在这里分享给大师。

  除此之外,强化进修也是机械进修的一个研究标的目的。跟着 DeepMind 公司的 AlphaGo 打败围棋顶尖选手,可以或许从动玩逛戏的智能 AI,强化进修曾经成为了一个比力抢手的研究标的目的。之前写过三篇关于强化进修的小文章,,供大师参考。

  目前深度进修曾经成为了机械进修的抢手研究标的目的,无论是卷积神经收集 CNN 仍是轮回神经收集 RNN,都是研究的支流。之前正在进修反向传布算法的时候,写过一篇若何基于 BP 算法锻炼 RNN 收集的文章《轮回神经收集-Reccurent Neural Networks》。

  凡是来说,轮回神经收集是能够用来处置一些文本内容的,然后正在这里也写过一篇文章来引见文本里面的根基概念:《TF-IDF简介》。

  正在现实社会中,社交收集曾经成为了大师不成或缺的一部门,无论是正在工业界仍是学术界都有人对社交收集进行研究。之前也研究过 Google 的排序算法 PageRank 和其余的一些图算法,正在这里也列举出来供大师参考《Graph Analysis and Its Application》。

  近些年,Google 等一些大公司也正在鼎力成长量子计较,也有人进行量子计较取机械进修的研究,之前写过两篇科普性质的文章来引见量子计较:,

  数理统计方面仍是有一些工具是蛮常用的。例如时间序列模子 ARMA 模子等。一些数据的目标,例如均值,方差,尺度差,变异系数,相关系数,ROC曲线和AUC,召回率和准确率,交叉验证等。

  除此之外,时间序列的非常检测正在智能运维上面也有着本人的用武之地,例如对 KPI 曲线的非常检测和定位。有的学者也提过响应的方式《智能运维系统(二)》,里面用到了有监视的方式来进行时间序列的非常检测。

  正在现实的工做中,最主要的一个要素就是理解营业,只要理解了营业的需求,才可以或许更好的完成带领所安插的使命。正在干事情的时候,必然要构成闭环。那就是:领会营业需求-》调研业界方案-》查看能否合用-》上线结果。通过最终的结果和我们要做成的方针,来反推当前需要做的工作。一些学生时代的思维体例需要逐步丢弃,参考文章:《开公家号之后的一些感受》。前往搜狐,查看更多

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本文标签: shell脚本学习指南

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