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Tech
摘要： 數據造假的甄別在數據分析領域是一個熱門的話題，也是對數據分析師的一項挑戰。分析數據造假的方法有很多種。我們在前面的系列文章中曾經介紹過兩種檢驗作弊流量的方法。一種是根據歷史經驗及分佈情況的多維度交叉檢驗，另一種是使用隨機森林模型根據已知作弊流量的特徵對新流量進行分類及預測。
摘要： 作者：George Hill ，他是知名商業媒體 Innovation Enterprise 的主編，同時也是 The Cyclist 公司的聯合創始人。本文由可譯網toypipi , 中山狼 , 薯片番茄, 班納睿翻譯。長期以來，Hadoop 這個詞鋪天蓋地，幾乎成了大數據的代名詞。三年之前，提起超越 Hadoop 這件事，似乎還顯得難以想像。但三年後的今天，這一情況發生了一些改變。
摘要： 麥肯錫研究發布了機器學習將影響的12個領域，每個領域又分為10個方面。換言之，這就是機器的120個商業機會。有理由相信，深度學習將徹底改變以下提及的這12個領域。這些行業的大多數領導者都在關注機器學習，不過他們卻認為深度學習帶來的改變在遙遠的未來才會發生。他們錯了。
摘要： Ｒ語言翻轉教室，是作者參考社群多次開辦R教學的心得，撰寫出來的一份「自學教材」、 「自學教材」、「自學教材」。 有興趣的版友可以到官網上去安裝課程與進行教材。這份教材也具有挑戰性，沒有程式基 礎的版友做完一次約12 ~ 18小時。有經驗的版友大約是6 ~12小時，並不輕鬆。
摘要： 大數據時代來了。當所有人都爭吵著這件事情的時候，當所有企業都看好大數據的發展前景的時候，卻都很少關注這些數據從哪兒來，我們有沒有足夠優秀的技術能力處理這些數據。......
摘要： 神經網絡是一種數學模型，是存在於計算機的神經系統，由大量的神經元相連接並進行計算，在外界信息的基礎上，改變內部的結構，常用來對輸入和輸出間複雜的關係進行建模。......
摘要： 從基礎理論入手，詳細講解了爬蟲內容，分為六個部分：我們的目的是什麼;內容從何而來;了解網絡請求;一些常見的限制方式;嘗試解決問題的思路;效率問題的取捨。......
摘要： 除Hadoop外的9個大數據技術： 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services
摘要： 在離人工智能越來越近的今天，研究界和工業界對神經網絡和深度學習的興趣也越來越濃，期待也越來越高。我們在深度學習與計算機視覺專欄中看過計算機通過卷積神經網絡學會了識別圖片的內容——模仿人類的看，而工業界大量的應用也證明了神經網絡能讓計算機學會聽(比如百度的語音識別)，於是大量的精力開始投向NLP領域，讓計算機學會寫也一定是非常有意思的事情，試想一下，如果計算機通過讀韓寒和小四的小說，就能寫出有一樣的調調的文字，這是多帶勁的一件事啊。.......
摘要： 大數據，無論是從產業上，還是從技術上來看，都是目前的發展熱點。在中國，政府控制著80%的數據，剩下的多由“BAT”這樣的大公司擁有，中小企業如何構建自己的大數據系統?其他企業如何建設自己的大數據系統? 推薦兩大應用最廣泛、國人認知最多的Apache開源大數據框架系統：Spark Hadoop......
摘要： 作者：王小龍0.分類 神經網絡最重要的用途是分類，為了讓大家對分類有個直觀的認識，咱們先看幾個例子： 垃圾郵件識別：現在有一封電子郵件，把出現在裡面的所有詞彙提取出來，送進一個機器裡，機器需要判斷這封郵件是否是垃圾郵件。 疾病判斷：病人到醫院去做了一大堆肝功、尿檢測驗，把測驗結果送進一個機器裡，機器需要判斷這個病人是否得病，得的什麼病。 貓狗分類：有一大堆貓、狗照片，把每一張照片送進一個機器裡，機器需要判斷這幅照片裡的東西是貓還是狗。......
摘要： 隨著用戶使用天數的增加，不管你的業務是擴大還是縮減了，為什麼你的大數據中心架構保持線性增長的趨勢？很明顯需要一個穩定的基本架構來保障你的業務線。當你的客戶處在休眠期，或者你的業務處在淡季，你增加的計算資源就處在浪費階段；相對應地，當你的業務在旺季期，或者每週一每個人對上週的數據進行查詢分析，有多少次你忒想擁有額外的計算資源。......
