大数据

  • 机器学习必备的7项技能包

    摘要:机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主…

    2016-03-13
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  • 人格量化 —— 个人金融画像探索

    摘要:本文主要探讨将行为金融学相关理论应用于个人客户金融画像构建。 一 原始数据 目前业界的个人金融画像主要在金融机构内部数据结合外部数据基础构建。如对原始数据进行特征提取,得到如下客户特征: 图一 (来源[7]) 在实施过程中可以为个人金融画像中每个人打上几千个标签。再结合具体场景如股票购买概率预测模型[7]中特征要求,应用于具体场景模型中。 实践中我们一…

    2016-03-13
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  • Airbnb教你使用数据理解用户旅行体验

    摘要:Airbnb是如何使用数据理解用户旅行体验的? Airbnb的数据科学家收集数据并使用这些数据来优化产品,通过数据找出问题所在,并且通过数据协助做出业务决策。对于大多数用户,“Airbnb体验”最典型的瞬间就发生在现实世界——当他们根据自己计划去旅行时,当酒店主人跟他们打招呼时,当他们住在酒店时,当他们探索目的地时。这些瞬间决定了Airbnb体验的成败…

    2016-03-13
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  • 2016年十大关于人工智能与机器人的发展趋势

    2016年,五大人工智能发展趋势: 通过梳理过去十二个月与人工智能相关的新闻,你将发现人工智能的境况一路从「高歌猛进」到「穷途末路」,而又一直在这之间摇摆不定。 人工智能呈现给我们的是人类的苦难已经一去不复返了。它们会逐渐接手我们的工作。最大限度的拓展人们的能力。机器人会奴役人类,杀死人类,或兼而有之。伊隆马斯克认为它们会在五年内把我们屠杀殆尽;马克扎克伯格…

    2016-03-12
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  • 31个与大数据有关的非常不错的资源和文章(附全链接)

    资源 1.用贝叶斯模型计算我的妻子是否怀孕 2.在基础R中使用插值法和平滑功能 3.数据兵工厂里的武器:R vs Spark【这个链接好像挂了~】 4.最好的大数据、数据科学、数据挖掘和机器学习播客视频大全 5.数据科学的线性模型导论 6.黑客读物:数据统计 7.Apache Spark-执行概要 8.随机vs非随机:如何叙述差异 9.面向时间数据可视化技术…

    2016-03-11
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  • 李开复:AlphaGo 若打败了世界冠军,意味着什么?

    创新工场董事长李开复在知乎就 AlphaGo 与李世石的人机大战发表了自己看法,他认为四个月前的 AlphaGo 击败李世石基本不可能,不过这四个月AlphaGo 进步很多,比赛应该很精彩。但是,无论这次结果如何,机器 1-2年 之内必然完胜人类。完胜人类之后呢?可以做个通用的大脑吗?意味着机器可以思考了吗?还有什么问题是机器无法超越人类的? 以下为李开复就…

    2016-03-09
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  • 技术本地化、反欺诈算法、数据分布……你想知道的Uber技术全在这里了

    图为UberCTO Thuan Pham在虎嗅活动现场 这可能是Uber对其技术最集中最全面的一次介绍了。 在虎嗅主办的“下一步,Uber们这样研发你的出行”沙龙活动中,Uber CTO Thuan Pham首次在中国揭秘Uber技术。除了介绍了Uber的技术本地化、数据分布、云存储进展、反欺诈算法、技术团队架构、地图数据检测等核心内容外,Thuan Pha…

    2016-03-09
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  • 大数据:更多的数据还是更好的算法?

    我知道很多人自始至终都认为数据是越多越好,Google甚至直言:更多的数据胜过更好的算法,而过去很多侦探剧中崇尚“信息越多,就越靠近真相”的刑侦金句也似乎佐证这一点。而事实上,我的观点是,数据只是基础,如何建构起有效的算法、模型比数据本身更重要,最起码对目前而言是这样的。持与我相近观点的大有人在,如《The Signal and the Noise》(信号与…

    2016-03-09
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  • 互联网人群画像和你所不知道的真相(三)

    人群画像的基础在于对个体的准确描述(profiling),如果个体描述不准确,人群画像也会有偏差。对每一个个体的描述,我们使用一种被称为“标签”的东西。

    2016-03-07
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  • 让数据和用户服务于你的运营

    【摘要】 什么都要靠数据去支撑。比如我们把按钮从左边换到右边,从红色换成黄色。这个东西一定要有什么数据分析团队、数据分析师、产品经理在哪儿反复打磨。最后跟我们说一句,按钮从以前的100像素换到了105像素。这是很无聊的一件事情,但是这个要用数据去验证,你知道吗? 大家好,我是来自萌义网络的干田。 以前我上台的时候,是这样跟大家说的:“大家好,我是干田,干部的…

    2016-03-05
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  • 从学历到就业情况,7张图描绘美国大数据人才的高薪路径

    摘要:目前全球有11400个数据科学家,其中52%的人在过去4年中获得了这个头衔。他们来自哪里?他们在哪里工作?他们在做什么? 基于由RJMetrics做的大量研究,分析了3.6亿的LinkedIn领英个人资料,我们能够回答这些问题,绘出数据科学的现状图以及了解更多。 在这篇文章中,我们将看到7个图表,了解到数据科学家的教育程度,他们的研究领域,工作的地理位…

    2016-03-05
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  • 香港数据中心落户具战略优势 0.08秒覆盖全球2/3人口

    摘要:3月4日消息,据香港经济日报报道(撰文:黄隽灏),云端、移动、大数据,正引爆全球对数据中心的需求,中国电讯环境封闭,香港因此吸引不少中外企业争相进驻。据政府资料,本港数据中心面积过去3年大幅增加逾5成。 在香港一众电讯业中,NTT Com Asia拥有全港容量最大的大数据中心。公司云端业务部执行副总裁文泰来讲解为何香港是兵家必争之地。 根据政府去年12…

    2016-03-05
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  • 中国数谷崛起——聚焦大数据风口上的贵阳

    摘要:前一秒和这一秒没什么不同,这一秒却在改变着世界。 场景、声音、动作、情感被分解成60亿条数据,由自主程序加密,植入基站信号,占用独有信道,无线电波一飞冲天亲吻卫星天线,经历过一场短暂的宇宙之旅又坠向人间。这是已被量化的过去,更是可供参考的未来。 276台服务器在温度15℃,湿度10%的机房内闪烁着蓝色光芒,冷峻而肃穆。就像是科幻故事里那个全知全能的人工…

    2016-03-05
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  • 大数据的滚床单高手:Bloomberg彭博

    摘要:在大家热热闹闹人云亦云谈论大数据的时候,有段话很好地描述这个状态:“Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone…

    2016-03-04
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  • Sensors Data桑文锋:数据驱动的迷思

    摘要:身为一名七年的数据从业者,对一些专业概念尚不能准确的描述。比如什么是大数据? 我虽然从2008年开始做这块的东西,但国内到了2011年的时候才兴起了这一概念。我花了三四年的时间,也不能对其有一个准确的把握。就在前天,我把我对大数据的认识拿出来和团队交流时,也产生了多处分歧,甚至有成员提议不要提“大数据”这一名词。可有客户就是被“大数据”这一概念吸引过来…

    2016-03-04
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