人工智能是目前炙手可热的一个领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，可与互联网、移动互联网时代的变更相媲美；AlphaGo在围棋领域战胜人类最顶尖的棋手让大众第一次直观的认识到了人工智能的威力和强大，于是大家都不禁在思考到底什么是人工智能， 它将给人类带来怎样的变化和未来？ 📷 1、人工智能 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
小时候喜欢读趣味数理化，所以久有一个小心愿，写一组趣味数据挖掘的科普博文。要把数据挖掘的一些概念讲得通俗有趣，需要好的例子，正搜寻中，一个有趣的、适合解释关联规则的例子就冒出来了。 科学网上三位博主周涛、吕喆、程智在博文中对“狼爸打子成才，把三个子女送进了北大”的事情做了定性分析。 本文借此例来说明数据挖掘中关联规则中支持度、置信度和兴趣度概念，顺便对此事做个定量分析，同时也作为趣味数据挖掘系列博文的开篇。 这个关联规则 可写成下列形式： R1： 被打 --> 北大， 支
作者：唐常杰 小时候喜欢读趣味数理化，所以久有一个小心愿，写一组趣味数据挖掘的科普博文。要把数据挖掘的一些概念讲得通俗有趣，需要好的例子，正搜寻中，一个有趣的、适合解释关联规则的例子就冒出来了。 科学网上三位博主周涛、吕喆、程智在博文（文1 , 文2, 文3) 中 对“狼爸打子成才，把三个子女送进了北大”的事情做了定性分析。 本文借此例来说明数据挖掘中关联规则中支持度、置信度和兴趣度概念，顺便对此事做个定量分析， 同时也作为趣味数据挖掘系列博文的开篇。 这个关联规则 可写成下列
近10年，人工智能发展迅速，如今该领域已经涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、Web与知识工程、机器人、信息检索、人机交互、语音识别、数据挖掘、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全和数据库等诸多研究方向。
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台，通过对7维用户数据建模，可以实现3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 英文“Pattern”源于法文“Patron”，本来是指可作为大家典范的理想的人，或用以模仿复制的完美的样品。 在模式识别学科中“模式”具有更广泛的意义。 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的相同或不同之处，根据一定的目的把并不完全的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如汉字“中”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即
云戒说技术：Linux、Python、大数据、Hadoop、Spark、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、安全、Mac、Emacs； 云戒说生活：工作、生活、人生、佛法、易学、创业。 天善智能社区博客专栏 https://ask.hellobi.com/blog/oyea9le
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者：张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介：本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
腾讯携手高校、科研院所及学术组织启动“犀牛鸟精英研究生计划”，通过洞察产业数据、接触真实问题、定制专项方案联合培养顶尖AI创新人才，推进前沿科研突破、加速成果应用转化、提升人类生活品质。2017年度精英计划发布二十余个课题，涵盖人工智能核心技术，课题方向及腾讯专家导师介绍如下，点击“阅读原文”了解申报指南。 2017年度腾讯“犀牛鸟精英研究生计划” 课题方向 方向1：视觉及多媒体计算 方向2：自然语言处理 方向3：语音技术 方向4：机器学习及相关应用研究 方向5：数据挖掘及相关应用研究 方向1：视觉及多
一、人工智能 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。 二、数据挖掘 数据挖掘（D
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
自然语言处理是一个庞大的领域，比如普通文本与对话就是两个不同的领域，对话领域里，任务型对话又不同于闲聊型对话，问答式对话又不同于协作型对话……
Deep learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。此外，数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。 机器学习和数据挖掘的联系与区别 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供
1、算法工程师是做什么的？ 广义上是指搞软件算法的，也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。除了机器学习之外 还包括控制算法、图形算法等，狭义上现在谈算法工程师一般指的是搞大数据的，也就是数据挖掘算法工程师。 算法工程师在工作中主要会涉及三个方面的工作： 1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化：这时需要读一些研究论文，并针对自己所面对的应用场景，做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。 2、工程开发：将构建的算法通过代码实现，在数据集上进行测试，检验效果。 3、算法调整、参数调优：对于大
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它只
2、机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
到了部门之后，因为日常工作更偏数据分析，所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉。
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
作为近几年的一大热词，人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的
因为毕业后想从事数据挖掘相关的职业，但对该行业的需求不太了解，网上资料太多查看花时间且抓不住重点，所以爬取了拉勾网上 900 多条相关的岗位共计 30 万字的职位描述的数据进行了相关的分析。分析结果主要想回答下面两个问题： 1、目前数据挖掘岗位的现状 ？ 2、如果要从事数据挖掘行业，需要具备哪些技能 ？ 分析时间：2017 年 2 月 工具：RStudio, Number, R (爬取和分析使用的都是 R ) 数据挖掘岗位现状 分两块描述，第一块是基本的统计数据，包括数据挖掘在那个城市需求最旺盛，对应
因为毕业后想从事数据挖掘相关的职业，但对该行业的需求不太了解，网上资料太多查看花时间且抓不住重点，所以爬取了拉勾网上 900 多条相关的岗位共计 30 万字的职位描述的数据进行了相关的分析。分析结果主要想回答下面两个问题： 1、目前数据挖掘岗位的现状 ？ 2、如果要从事数据挖掘行业，需要具备哪些技能 ？ 分析时间：2017 年 2 月 工具：RStudio, Number, R (爬取和分析使用的都是 R ) 分析的代码和爬取到的数据：https://github.com/edvardHua/JobRe
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？ 1 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下： 机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
概念： 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说， 机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
作为全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台，Kaggle 以其比赛多样、数据集全面、社群活跃的优势而备受推崇。从学生到上班族，Kaggle 的用户群体范围极广。目前，Kaggle 上大量的比赛吸引无数人参与，一方面，既能拿到奖励，另一方面，也能获得实战经验。但由于竞争的激烈性，对于国内选手来说，想在榜单上拿到较高名次并不容易。 而在 Kaggle 排行榜上，有一位中国选手，面对如此激烈的竞争，一举杀入前五，最高排名第三。他就是目前在排行榜上位列第四的 Eureka（Eureka Kaggle 主页：
▼ 人工智能就是人脸识别？ ▼ 深度学习和机器学习有什么区别？ ▼ 大家都在谈的迁移学习到底讲了些啥？ ▼ 看个新闻都要查字典怎！么！破！ AI高频词汇TOP15（入门版） 特！别！放！送！啦！ ---- 01计算机视觉 Computer Vision 计算机视觉(Computer Vision，简称 CV)是人工智能学科中发展最快、应用最广的领域之一。 与自然语言处理、语音识别这些不同的是，它是一门研究如何使机器「看」的科学，其主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息；更进一步的说
没想到，滴滴开源的自然语言理解（人机对话）模型训练平台，就这样登上了GitHub热榜。
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
很多学习数据分析的同学也都有这样一种困惑“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析?”，原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的连接，无法形式自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成
导读：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 在进入正题前，我想大家心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅
工欲善其事，必先利其器。踏入大数据时代，你的“工具”跟上时代了吗?在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。今天，大圣众包威客平台( www.das
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 关于数据挖掘 提到收据挖掘（Data Mining， DM），很多想学习的同学大多数都会问我： 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ （简称数据挖掘工程师为DMer） 我认为，在学习DM之前你至少需要明白以下几点： 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右； 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术； 数据挖掘技术更
数据挖掘：What？Why？How？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。 学习一门技术要和行业
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学基础，对数字敏感，具
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学
读者问：虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
作者：谢佳标 微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月，各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作，乐逗游戏高级数据分析师撰写，是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
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