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悦思悦读

IT技术（人工智能，大数据）和职场话题

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码农的瑞士军刀-脚本语言

python r 语言

首先声明，这里关于语言间的比较仅仅是为了说明问题。世界上没有一个开发语言有绝对的好坏，只有是否适合你当前的环境。很多码农工作的非常辛苦，每天加班。一般情况，团队中成长最快的不是工作最辛苦的那一部分人，而是经常在思考怎么样可以“偷懒”的人。举个身边的例子，很多IDE环境都会有一个向导来生成新的project，工作多年只看到过一个人按照公司的常见项目类型定制过这个向导，多数人每个新project都会重复一遍同样的工作，生成一个标准的project，然后手工进行一系列的修改，而且觉得自然而然。为什么会这样

2018-03-15

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数据挖掘_R_Python_ML(2): Linear Regression vs SVR

数据挖掘 python r 语言

在上一篇“数据挖掘: R, Python,Machine Learning,一起学起来!”中，我们介绍了用R进行线性回归的例子。这次我们来看看，同样一份简单的无噪声数据，用线性模型和支持向量模型分别进行回归，得出的结果是否一致。数据我们仍然用上次的y = x + 2的那份lrdata_1.csv。要用SVR模型，我们需要安装一个新的package —— e1071。打开R后操作如下： > install.packages("e1071", dep = TRUE) > library(e1071) >

2018-03-15

1.4K0

数据挖掘: R, Python,Machine Learning,一起学起来!

数据挖掘 python r 语言机器学习

大数据概念的火爆带动了相关工具方法的流行。大数据工具中，R和Python以其开源、免费、简单易用、大量算法库和社区支持等特质赢得了一众人心。机器学习则以其高大上的出身，和逐步广泛的应用，成为学习热点。越来越多的人有意学习这些工具、语言和算法。想学就去学，还在等什么？让我们开始吧！不同于典型的，先读书再做题，全部学会了再应用的学校真传学习法，我们来尝试另一种，带着任务学习，多头并进的方法。把R，Python和机器学习一网打尽。线性回归，无疑是所有机器学习算法中最简单的一种，那么我们就从这里入手吧。想要了

2018-03-15

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数据挖掘R_Python_ML(3): 用R实现一个简易推荐系统

数据挖掘 python r 语言

推荐系统在现实生活中应用甚广，电商、社区、社交平台，无不充斥这各种各样的推荐。其实，推荐的原理很简单，无论是给人推荐物，还是给人推荐人，都是无外乎找到和被推荐者具有相同特质的其他用户，看看那些用户结交/买了/浏览了哪些被推荐者没有光顾过的人/商品/书籍/电影/音乐/etc.，将其推荐给被推荐者。下面我们假设下列文件是一个电影网站的内部记录： uid,m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10 1,5,3,0,4,0,0,1,2,4,4 2,3,1,2,0,0,2,0,0

2018-03-15

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