(1)循环神经网络 (RNN)的本质, 是可以处理一个长度变化的序列的输出和输入 (多对多). 广义的看, 如果传统的前馈神经网络做的事, 是对一个函数的优化 (比如图像识别). 那么循环神经网络做的事, 则是对一个程序的优化,应用空间宽阔得多.长短期记忆 (LSTM)的架构, 使有用的历史信息, 可以保留下来,很久以后仍然可以读取.一个有趣的…

用人话讲明白kmeans聚类算法

市场规模的估算对于企业运营至关重要，若估算结果与实际水平相去甚远，企业要么会承受过剩的库存，要么会因存货短缺丧失赚钱的机会。 那么，什么是市场规模，又该如何对市场规模进行估算呢？ 一、什么是市场规模 市场规模即市场容量，是一个特定产品的购买用户数（或销售量、销售额）。 由于市场具有不同的维度、阶段和层次。因此在开始估算前，首先要问自己，我到底要估算的是什么市…

Oryx的目标是帮助Hadoop用户搭建并部署能够实时查询的机器学习模型，例如垃圾邮件过滤和推荐引擎。随着数据的不断流入，Oryx还将支持自我更新。 无论从建模还是部署，Oryx都可以随需扩展，Owen认为这是Oryx与Hadoop的传统“甜蜜点”——探索性分析和运营性分析最大的不同。 Owen认为传统的在Hadoop上部署机器学习的技术——Apache M…

本文将介绍如何利用它来可视化展示城市的交通便捷性，本文的相关代码和数据都托管在 Github。

导读：“每一张图片都能讲述一个故事，难道不是吗”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点，但就像引用的这首1971年的老歌一样，数据讲述其实并不是什么新鲜的事物。 作为市场营销人员，更喜欢可靠的营销信息，用数据讲述是非常重要的。但是BI和可视化软件供应商现在做的只是让企业的数据讲述方式更加丰富…

深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。

作者：Neerja Doshi编译：ronghuaiyang 导读 谱聚类，了解直觉以及背后的数学原理 什么是聚类？ 聚类是一种广泛使用的无监督学习方法。聚类是这样分组的：集群中的点彼此相似，而与其他集群中的点不太相似。因此，如何在数据中寻找模式并为我们分组取决于算法，根据使用的算法，我们可能最终得到不同的集群。 有两种广泛使用的聚类方法： 紧密性——相互靠…

在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？ 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 在这篇文章中，我将尽最大的努力来展示机器学习和统计模型的区别，同时也欢迎业界有经验的朋友对本文进行补充。…

2016年美国大选，几个黑客掀起的希拉里邮件门，多少让川普弯道超车，让看起来稳赢的希拉里最后黯然退场，黑客应该争取了关键的, 超过两位数的的支持率。

这篇文章不仅介绍了6种常见可视化图表的类型，包括每种图表的适用场景和优劣势分析，而且附上了10个简单好用的数据可视化使用小贴士和制作信息可视化的5个流程，特别实用，一起来学习。

bp神经网络虽然取得了很大的进步，但它本身存在着一些无法避免的问题，其中一个比较困惑的应该是局部最优解问题。

随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮…

40年前，1976年7月28日3时42分53.8秒，一场7.8级大地震袭击唐山，顷刻间，山崩地裂，房倒屋塌，24万人罹难，16万人重伤，100多万人受伤，损失惨重，举世罕见……

Google Research宣布，世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。

一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。

看了这些大尺度夜生活内幕，你可能就不会再想去东莞了

许多企业仍然被淹没在巨大的数据量以及文本数据源快速增长的洪流当中

一招洪荒之力,让你的图表逼格飞

什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系。