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No. 39（2015年3月9〜15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。

全般

機械学習の理論とアルゴリズム、コード例

機械学習-2.非線形回帰と数値最適化 -オーディエンスビューとターゲットアクションの統計が蓄積されます。この記事の出発点は彼女でした。その中で、著者は非線形回帰（つまり、指数関数的）の例を簡単に検討し、その助けを借りて、ユーザー間で2つのグループを区別する変換モデルを構築します。
この記事では、Pythonのメタネットワーク構造（MetaNetライブラリ）を使用して、メタネットワークをモデル化するツールが出現するためのいくつかの前提条件について説明します。
Gnuplotによる視覚的な線形近似
深層学習装置の選択ガイド
ディープラーニング、Curse of Dimension、および自動エンコーダー
ディープラーニングを使用してテキスト情報を理解する
Python：scikit-learn-数字以外の文字を使用した分類器のトレーニング
機械学習アルゴリズムの仕組み（パート1）。 人工ニューロンと単層ニューラルネットワーク
Apache Flinkでの単純ベイズ分類器の実装
初心者のための機械学習（部1）
遺伝的アルゴリズムの説明
Pythonデータ処理と機械学習。 プレゼンテーションとコード例
Python k-meansクラスタリング
Microsoft Azure Machine Learning Studioの概要
Apache Sparkのパフォーマンスの改善（パート1）
重力クラスタリング：教師による新しい学習アルゴリズム。 説明と実装

機械学習コンテスト

機械学習コンテストで成功する方法。 10の役立つヒント

オンラインコース、トレーニング資料、文献

ビデオ、ポッドキャスト

ディープラーニングの概要。 ビデオ講義のセット
データの間違いトップ10
Talking Machines：エピソード6：Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、およびYann LeCun：内側からの機械学習の未来は、Talking Machinesポッドキャストシリーズの第6エピソードです。この場合、Geoffrey Hinton（Google、トロント大学）、Yoshua Bengioとの会話の続きです（モントリオール大学）およびYann LeCun（Facebook、NYU）。

データ工学

Airpal：SQL Webアプリケーション -Airpalは、情報を分析するときにFacebookのPrestoDBを補完するように設計されたWebベースのデータベースアプリケーションです。そして、この投稿で彼はその機能と機能について語っています。
MongoDbでの単一ビューの作成（パート1）：概要とデータ分析
Apache Sparkでのビッグデータ処理
Docker Composeを使用したNeo4jでのApache Spark

レビュー

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No. 38（2015年3月2〜8日）

Source: https://habr.com/ru/post/J253115/

All Articles