データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要1（2014年6月9〜16日）

データ分析のトピックに関する最も興味深い資料のダイジェストのこの号には、データサイエンスに関連する問題の理論的側面を調べる多くの記事が含まれています。 初心者にとって興味深いいくつかの記事があります。 MongoDbでのデータスキームの操作に関する一連の興味深い記事へのリンクも提供されています。 機械学習における過剰適合の重要な問題に対処する資料への参照がいくつかあります。 いくつかの記事は、データ分析のトピックに興味がある人のために読むことを推奨する文献に捧げられています。

記事

• 夏の文学 [EN]
  データ分析のトピックに関する文献の興味深い長いリスト。
• ディープニューラルネットワークの概要 [EN]
  ディープニューラルネットワークの興味深いトピックのC＃コード例を紹介します。
• データ分析に関する記事とリソースのコレクション [EN]
  有用なデータ分析の記事とリソースの素晴らしいコレクション。
• データ分析に関する記事とリソースの別のコレクション [EN]
  有用なデータ分析の記事とリソースの別の素晴らしいコレクション。
• ビッグデータポスター [EN]
  ビッグデータのトピックに捧げられたポスターで、ビッグデータのさまざまな側面に関する興味深い質問を非常に興味深い形で集めました。
• データサイエンティストになる方法
  データ分析の分野でプロフェッショナルな道を歩む方法に関する優れた記事。
• 統計と機械学習を行う必要がありますか？ [EN]
  非常に興味深い質問が提起されています。もしあなたが職業をデータ分析の方向に変えたいなら、それは数学の知識にあまり自信がないという問題でしょうか。 まず、コメントでこの問題に関するさまざまな観点の議論が興味深いです。
• MongoDbでのデータスキームの操作に関する一連の記事：
  
  • MongoDbのデータスキーマ（パート1） [EN]
    MongoDbでのデータスキームの操作に関する一連の記事の最初の部分。
  • MongoDbのデータスキーマ（パート2） [EN]
    MongoDbでのデータスキームの操作に関する一連の記事の第2部。
  • MongoDbのデータスキーマ（パート3） [EN]
    MongoDbでのデータスキームの操作に関する一連の記事の第3部。
• ランダムフォレストの概要 [EN]
  Random Forest機械学習アルゴリズムの簡単で直感的な紹介。
• データ忍2-データ忍ツリー [EN]
  大量のデータの分析に関する一連の記事の続き、第2部では、著者はデータ分析の専門家が直面する一連の基本的な問題と、これらの問題を解決する主な方法を提供します。
• 機械学習アルゴリズムの概要 [EN]
  機械学習アルゴリズムの概要と、基本的なアルゴリズムの主要な機能の説明。
• 100以上の興味深いデータセット [EN]
  100以上の好奇心の強いデータ分析データセット。
• 機械学習の過剰適合に関する3つの興味深い記事：
  
  • 次元の呪いについて [EN]
    次元の呪いの概念をシンプルでアクセス可能な言語で説明する記事。
  • 再トレーニングは予測の精度が低いよりも危険な理由（パート1） [EN]
    議論の最初の部分は、結果を予測する精度が低い（精度が低い）問題と比較して、過剰適合の大きな危険性の問題です。
  • 再トレーニングは予測の精度が低いよりも危険な理由（パート2） [EN]
    議論の2番目の部分は、結果を予測する精度が低い（精度が低い）問題と比較して、過剰適合の大きな危険性の問題です。
• データアナリストに役立つ参考書のリスト [EN]
  学習に役立つ書籍のかなり短いリスト（R、Python、Machine Learning）。

動画

• センチメント分類 [EN]
  機械学習の専門家によるFacebookの感情分類ビデオ。
• 初心者向けのHadoopの基本
  初心者向けのHadoopファミリーの基本に関するビデオ
• ディープラーニングテクニックを使用した自然言語処理 [EN]
  説明自然言語（Natural Language Processing）を処理するためのディープラーニング方法論のアプリケーションは、非常にシンプルでアクセス可能な言語です。