张乐
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电商产品如何依靠用户画像做个性化推荐
依靠用户数据创建用户画像在当前热议大数据的时代越来越受到重视。
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大数据实现“0”到“1” 要分几步走?
大数据有多火?这样的答案可能有千百种,也从反向证明了大数据真的太火,因为所有人都知道。
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亚马逊再补强人工智能 组建海外机器学习团队
据外媒报道,亚马逊近日正在组建一支全新的海外机器学习团队。知情人士消息称,谢菲尔德大学机器学习和计算生物学教授Neil Lawrence近日在Facebook发布状态,他将带领其学生团队将加入西雅图科技巨头。
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数据解析:打球不用脑?威少就要这么疯!
威斯布鲁克请继续疯!!!
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深度学习在目标跟踪中的应用
不同于检测、识别等视觉领域深度学习一统天下的趋势,深度学习在目标跟踪领域的应用并非一帆风顺。
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从程序员的角度说统计学习方法概论
对于程序员来说,特别是很少见数学公式的来说,要读一本这样满是公式的书其实是比较有挑战的。
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大道至简:朴素贝叶斯分类器
万物之始,大道至简,衍化至繁。
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开眼界:LinkedIn与数据驱动
缺乏应用场景的大数据都是空中楼阁,数据化运营不仅仅是帮助我们更好看清业务现状,也能够帮助我们洞察到其中隐含的商机,最关键的是能够将数据价值进一步产品化,推出市场。想想我们手里的数据,以及我们或许已经错过和即将错过的商机吧!让数据真正成为金矿。
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推荐系统杂谈
推荐系统是近些年非常火的技术,不管是电商类软件还是新闻类app,都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。
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BI变革之路,你不得不遵循的互联网规则
善战者,求之于势,不责于人。————《孙子兵法。势篇》
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聪明的数据分析师也会常犯的错误
在数据分析过程中,聪明的数据分析师也会常犯些错误
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Hadoop的过去、现在和未来
Hadoop是目前大数据分析领域中应用最广泛的一种分布式架构,而经过相当长时间的发展,Hadoop在功能上也越来越成熟。
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基于数据挖掘的汽车行业客户行为特征分析
以汽车行业为载体,通过对具体业务需求的理解与梳理,转化为数据分析问题,进行数据建模,将输出的结果应用到业务中,对业务提供支持(建议,预测,判断等等)。
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据说年薪50万以上的人,都不可救药地爱上了“数据可视化”
“不要让听众感觉你在展示一张图表,而要回顾人的行为,描述曲线变化背后的事件。不是‘来看我们的三季度财报’,而是‘来看我们为什么没完成目标’。”
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大数据技术应用列表Top 10
在这个大数据爆炸的时代,各种新项目如雨后春笋一般,每天从世界各地不断涌现出来