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7（2014年7月28日-8月4日）

データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料のレビューの次号を紹介します。 このレビューには、初心者にとって興味深い記事がいくつかあります。 データサイエンスに関する興味深いビデオ講義がいくつかあります。 現在の問題では、いつものように、機械学習とデータ分析に関する多くの記事があり、プログラミング言語RとPythonのコードの例があります。 このレビューは、データ分析に関するいくつかの本のレビューにも興味があるかもしれません。

データ分析および機械学習資料

• ガウス過程の紹介
  Gaussianプロセスに関する興味深い入門記事であり、ノンパラメトリック回帰および分類で機械学習アルゴリズムを使用するときによく使用されるPythonの例を示します。
• RのHighlightHTMLライブラリ
  Rプログラミング言語およびRマークダウンドキュメントのhtmlマークアップを操作するための便利なHighlightHTMLライブラリに関する短い記事。
• Pythonを使用したデータサイエンス（部1）
  Pythonプログラミング言語を使用したデータサイエンスに関する一連の記事の最初の部分。 最初の部分には、Pycon 2014カンファレンスのビデオが含まれており、Pythonを使用した分析用データの収集にも焦点を当てています。
• インタラクティブggplot2チャートを作成して公開する
  サービスplot.lyを使用してオンラインでプログラミング言語Rのggplot2パッケージを使用して作成されたインタラクティブなグラフを作成および公開する可能性に関する興味深い記事。 この記事では、このサービスを使用する実用的な例を紹介します。
• Yelpデータ分析コンテスト
  人気のYelpポータルは、Yelpが提供するデータに基づいた新しいデータ分析コンテストの開始を発表しました。 このコンテストは2014年12月31日まで開催されます。
• データ分類の概要：アルゴリズムとアプリケーション
  データ分類に関する新しい本「データ分類：アルゴリズムとアプリケーション」の簡単な概要。 レビューは、人気のあるリソースKDnuggetsによって提示されます。
• 本「ニューラルネットワークとディープラーニング」
  機械学習の人気分野に関する好奇心book盛な本。 この本はまだ完成していませんが、この非常に興味深い本の章の約半分はすでに書かれており、読者が利用できます。
• DataScienceCentralウィークリーダイジェスト
  DataScienceCentralポータルからのデータ分析記事の定期的なダイジェスト。
• 紹介システムに関するXavier Amatriainビデオ講義
  NetflixのXavier Amatriainは、ピッツバーグで開催されたMachine Learning Summer School（MLSS '14）の別の講義シリーズを紹介しています。 この一連のビデオ講義は、推薦システム専用です。
• トレーディングのための機械学習の使用（パート3）
  トレーディングに機械学習を使用するトピックの継続。 今回は、意思決定ツリーに基づいて取引戦略を構築することを検討しています。
• Kaggle競合ソリューションリスト
  いくつかのKaggle機械学習コンテストのソリューションの素晴らしいリスト。
• リアルタイムシステムでのCassandraの使用
  人気のあるNoSQL Apache Cassandraソリューションを使用してリアルタイムシステムを操作する方法に関するデータエンジニアリングに関する興味深い記事。
• 機械学習とテキスト分析
  テキスト分析での機械学習の使用に関する短い記事。
• どこでも推奨事項
  Microsoft Technet Machine Learning Blogの、推奨システムの原理に焦点を当てた小さくてかなりシンプルな記事。
• SQLを学びたいですか？ 初心者向けの優れた開始コースがあります。
  データ分析に関する人気ブログData Science 101は、SQLを学習したい人にとって興味深いニュース記事を公開しました。これは、さまざまなNoSQLソリューションの人気の高まりの中でその重要性と関連性を明らかに失わないものです。
• Pythonデータ分析の概要
  Pythonプログラミング言語を使用したデータ分析の簡単な紹介に関する優れた記事。
• データサイエンスリソースリスト
  DataScienceCentralポータルで公開されているデータサイエンス関連のリソースの興味深いリスト。
• DataScienceCentralからの最高のリソースのダイジェスト（7月28日）
  DataScienceCentralの最新の興味深い記事とリソースの良いリスト。
• Microsoft Machine Learningのケーススタディ
  Microsoft Bingでの機械学習、つまりBoosted Decision Trees（BDT）の使用の小さな例。
• Yahoo LabsのFlickrからの1億枚の画像
  Yahoo Labsは、さまざまな研究のCreative Commonsライセンスの下で、1億枚の画像とビデオクリップの大規模なデータセットを公開したと述べました。
• 推奨事項への確率的アプローチの概要
  推奨事項の新しい確率論的アプローチの簡単なレビューデータ分析ブック。
• 機械学習とは何ですか？
  John Plattからの短い記事。Microsoftに17年間在籍し、日々の仕事で機械学習を積極的に使用しています。 この記事では、機械学習を使用してMicrosoftプロジェクトのさまざまな問題を解決する方法について説明しています。
• デシジョンツリーを使用した非線形回帰
  Mahine Learning Masteryによる別の記事。 今回は、Pythonプログラミング言語のコード例を使用して、決定木の非線形回帰について説明します。
• SAS / IML 12.3の革新のリスト
  SAS / IML 12.3の新製品のリスト。
• マイクロソフトでの20年の機械学習
  マイクロソフトでは機械学習テクノロジが長い間使用されており、この方向での豊富な経験に関する事実に関する小さな記事が蓄積されています。 もちろん、著者はMicrosoft Azure Machine Learningに言及しています。これは、機械学習技術の使用を必要とする問題の解決に使用するためのマイクロソフトの新しいクラウドサービスです。
• SparkとSharkを使用したCassandraへのリアルタイムリクエスト
  シリコンバレーにあるOoylaの開発者であるChanでさえ、リアルタイムでリクエストを実行するためにCassandraの上でSparkおよびSharkフレームワークを使用した経験について語っています。

前号： 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第6（2014年7月21-28日）