大数据

  从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第7章 集成学习和随机森林(上)

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【进阶篇】找个饭店,聊聊数据分析架构

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【扫盲贴】讲透大数据,我只需要一顿饭

作者:燕飞燕飞,Kyligence 大数据老司机,拥有超过15年的大数据/数据仓库领域从业经验,对大数据/数据仓库的建设规划、架构设计、技术体系、方法论及主流厂...
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第6章 决策树

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第5章(下)支持向量机

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第5章( 中)支持向量机

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第5章( 上)支持向量机

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第4章( 下) 训练模型

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第4章( 中) 训练模型

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第4章( 上) 训练模型

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【翻译】数据科学面试终极指南(7)

作者:呆鸟简书专栏:https://www.jianshu.com/u/be48b04ecc3e坚持学习Python和English两门语言,致力于让读译文就像读中文的呆鸟原书内容:https://www.spri...
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第3章 分类(下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第3章 分类(中)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第3章 分类(上)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第2章 一个完整的机器学习项目(下)

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