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机器学习

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。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。

中秋国庆假期-AI产品经理可以读一读的20本书

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机器学习实战-教学 Spark 2.2.0和2. Zeppelin 0.7.2 中文文档 Pytorch 0.3 中文文档 Sklearn 0.19 中文文档 Storm 1.1.0和1. Kibana 5.2 中文文档 LightGBM 中文文档 Kudu 1.4.0 中文文档 XGBoost 中文文档 Elasticsearch 5.4 中文文档 kaggle: 机器学习竞赛 Beam 中文文档 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 面向机器学习的特征工程

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机器学习,了解一下?

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一文读懂Hadoop、HBase、Hive、Spark分布式系统架构

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写给大数据开发初学者的话

2中的SQL语句。 在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。 看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。 2.6 Hive是怎么工作的 明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务? 2.7 学会Hive的基本命令 创建、删除表; 加载数据到表; 下载Hive表的数据; 请参考1.3. 使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL; 使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL; 4.4 DataX 同3.

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想往云计算/大数据方向发展,有什么好的学习路线? 我现在迷茫,不知道以后从事什么样的工作,云计算?运维?运维我不喜欢,但是我的专业是云计算,这应该和大数据有关,我喜欢掌握操作数据的感觉,想往大数据发展,希望各位朋友能给我提供一条学习线路/知识树! 现在我觉得自己很闲,想学习但是找不到方向,挺迷茫!还有一个问题就是编程语言,大数据这一块

《文科生数据科学上手指南》分享

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