此前分享了两个机器学习相关的资源，即《最全深度学习资源集合（Github：Awesome Deep Learning）》和《动手学深度学习》by Amazon AI:李沐。
机器学习的相关学习资料汗牛充栋，很多有意学习的朋友被淹没在浩瀚的资料中，不明所以。因此，找到适合自己程度的资料是很关键的。
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使
【编者按】在上个月发表博客文章《深度学习vs机器学习vs模式识别》之后，CMU博士、MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式（逻辑学、概率方法和深度学习）的演变历程。通过本文我们能够更深入地理解人工智能和深度学习的现状与未来。 以下为正文： 今天，我们一起来回顾过去50年人工智能（AI）领域形成的三大范式：逻辑学、概率方法和深度学习。如今，无论依靠经验和“数据驱动”的方式，还是大数据、深度学习的概念，都已经深入人心，可是早
注：本文内容是是笔者尝试从多年的安全分析经验中抽取图相关的内容总结和外延而来，不求全面深入，但求分享切身体会。
我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：
今天，公众号后台来了位新朋友，大家没事可以去聊聊天、扯扯淡、谈谈诗和远方。刚开始用，还不知道有无智能回复的条数限制。
英文：Dynelle Abeyta译文：oschina www.oschina.net/translate/seven-python-tools-all-data-scientists-should-
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【编者按】在上个月发表博客文章《深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别》之后，CMU博士、MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式（逻辑学、概率方法和深度学习）的演变历程。通过本文我们能够更深入地理解人工智能和深度学习的现状与未来。 以下为正文： 今天，我们一起来回顾过去50年人工智能（AI）领域形成的三大范式：逻辑学、概率方法和深度学习。如今，无论依靠经验和“数据驱动”的方式，还是大数据、深度学习的概念，都已经深入人心，
本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（详情
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将
文 / 成杰峰，刘勤，李震国 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务，甚至产生新的商业模式。然而，这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题，这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面，进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统，最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓 取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（ 详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabb
作者：Manish Saraswat 翻译：张巨岩 摘自：微信公号新智元（AI_era） 原文：Analytics Vidhya 导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。创
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。
作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学：微积分，统计学，线性代数 周边学科：信息论基础 推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价 实现系统检验想法的技能： 操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang
Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。
清华大数据产业联合会授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinaf
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。今天千锋小编分享的就是计算机模式和系统的对应性。
图成为日益重要的运算对象，图结构是对群体关系的一种抽象，可以描述丰富的对象和关系。图计算的核心是如何将数据建模为图结构以及如何将问题的解法转化为图结构上的计算问题，当问题涉及到关联分析时，图计算往往能够使得问题的解法很自然地表示为一系列对图结构操作和计算的过程。例如，使用基于网页链接的图结构的PageRank算法得到网页权重，作为搜索引擎排序的参考，利用图结构的用户行为数据来得到精确的群体偏好分析和个性化产品推荐结果。
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
今天给大侠带来机器学习资料（五），第五篇带来自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、Python计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习的各种库以及各种资料链接推荐，满满的干货，话不多说，上货。
受访者：陈天奇 采访者：何通 编辑：王小宁 简介：陈天奇，华盛顿大学计算机系博士生，研究方向为大规模机器学习。他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名，并开发了SVDFeature，XGBoost，cxxnet等著名机器学习工具，是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一。 何：你的本科在上海交大的ACM班就读，是怎么开始做机器学习研究的呢？ 陈：我们当时的培养计划里面有一项，就是希望我们尽早地接触学术研究。于是我们在大二
Carlos Guestrin，亚马逊计算机科学机器学习教授，Dato公司ceo及创始人 （Dato原名GraphLab，大数据分析云服务平台）
1.1.2 Spark生态 Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。 伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。 [插图] 图1-1 伯克利数据分析栈的结构 以下简要介绍BDAS的各个组成部分。 1. Spark Core Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、gro
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分：图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库，第三部分将列出现有的图形可视化工具。
作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。 最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊） 不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IBCF 或者 import time SVD++ import tensor啊摔！ 于是找回帐号打开N年不用的博客，写一篇随想，其中含有大量主观臆断以及学术错误，尽量不中英夹杂术语之外的英文，如果有不同意见，欢
关键时刻，第一时间送达！ 作为一名狂热的数据科学爱好者，本文作者整理了 2017 年 Github 上尤为实用的数据科学资源，希望和大家共同学习。 📷 学习资源 Awesome Data Science 这个 GitHub 库是数据科学的终极资源指南。 多年来，它建立在各种各样的贡献之上，包括入门指南、信息图、以及人们在 Twitter，Facebook，Instagram 等社交网站上关注的学习内容。无论你是刚刚入门的新手还是经验丰富的数据科学家，都有很多资源可供参考学习。 目录如下： 📷 项目地址：ht
作者：hunteryu，腾讯 WXG 后台开发工程师 Plato 简介 腾讯高性能图计算框架 Plato 图作为一种表示和分析大数据的有效方法，已成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。例如，定期对网页进行影响力排序以提升用户的搜索体验；分析庞大的社交网络结构以便精准地为用户推荐服务；通过子图匹配等方式了解蛋白质间的相互作用从而研制更有效的临床医药。 Plato 是腾讯图计算 TGraph 整合腾讯内部图计算资源，打造的业界领先的超大规模图计算平台
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 全球爆发电脑勒索病毒，中国多所大学校园网被攻击 近期国内多所院校出现ONION勒索软件感染情况，磁盘文件会被病毒加密为.onion后缀，该勒索软件是此前活跃的勒索软件Wallet的一类变种，运用了高强度的加密算法难以破解，被攻击者除了支付高额赎金外，往往没有其他办法解密文件，只有支付高额赎金才能解密恢复文件，对学习资料和个人数据造成严重损失. “ 知乎苏莉
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能
在本文中，作者列出了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的知识库，囊括了数据科学、机器学习、深度学习中的各种项目，希望能对大家学习、使用有所帮助。 GitHub 是计算机科学领域最为活跃的社区
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息，尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么，有什么意义。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。[1]
2.Spark之于Hadoop 更准确地说，Spark是一个计算框架，而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS，Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统，如Hbase、Hive等。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足。 Spark相比Hadoop MapReduce的优势[插图]如下。 （1）中间结果输出 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
大规模机器学习流程的构建与部署 现在有许多的机器学习算法实现是可以扩展到大数据集上的（其中包括矩阵分解、SVM、逻辑回归、LASSO 等等）。实际上，机器学习专家们很乐于指出的一点是：如果你能把机器学习问题转化为一个简单的数值优化问题，你就几近成功了。 当然，现实的问题是，很多机器学习项目是没法简化成一个简单的优化问题的。因此数据科学家们不得不去管理和维护复杂的数据项目，加之他们所要分析的问题经常也需要特定的机器学习流程。上游流程中每个阶段的决策影响下游流程的结果，因此流程中模块的连接与交互成为了一个研究的
作者 Jun Rao 为ODBMS撰写文章的转载。译者 Brian Ling，专注于三高（高性能，高稳定性，高可用性）的码农。 近几年， Apache Kafka的应用有了显著的增长。Kafka最新的
原文标题：15 Trending Data Science GitHub Repositories you can not miss in 2017 作者：SUNIL RAY 翻译：杨金鸿 校对：闵黎 本文长度为3400字，建议阅读5分钟 本文为你分享2017年最热门的GitHub项目列表。 简介 GitHub最初的只是一个控制软件版本的工具，如今已经发展成为由来自不同背景的GitHub使用者共享他们自己开发的工具/库，甚至是有用代码库。 GitHub是一座蕴藏了丰富资源的知识宝库，您不仅可以看到最优
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