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Greenplum

...MADlib扩展,客户可以在udw上使用MADlib的扩展功能,从而让机器学习变得简单,支持PostGIS,可以方便的支持空间、地理位置应用。最新支持greeplum5.17版本。

机器学习书问答精选

学习Linux系统,要看哪些书?

回答:Linux系列操作系统是IT从业者必须掌握的操作系统之一,不管是做服务端开发还是做嵌入式开发都需要熟练使用Linux操作系统。物联网、云计算、大数据、区块链等流行技术都与Linux操作系统关系密切,所以学习Linux系列操作系统是很有必要的。目前比较流行的Linux系列操作系统包括RedHat、CentOS、Ubuntu等,Red Hat目前大多在商业环境下使用,功能也更丰富一些,CentOS和U...

sewerganger | 910人阅读

学习Linux系统,要看哪些书?

回答:Linux系列操作系统是IT从业者必须掌握的操作系统之一,不管是做服务端开发还是做嵌入式开发都需要熟练使用Linux操作系统。物联网、云计算、大数据、区块链等流行技术都与Linux操作系统关系密切,所以学习Linux系列操作系统是很有必要的。目前比较流行的Linux系列操作系统包括RedHat、CentOS、Ubuntu等,Red Hat目前大多在商业环境下使用,功能也更丰富一些,CentOS和U...

codeKK | 840人阅读

学习Linux系统,要看哪些书?

回答:Linux系列操作系统是IT从业者必须掌握的操作系统之一,不管是做服务端开发还是做嵌入式开发都需要熟练使用Linux操作系统。物联网、云计算、大数据、区块链等流行技术都与Linux操作系统关系密切,所以学习Linux系列操作系统是很有必要的。目前比较流行的Linux系列操作系统包括RedHat、CentOS、Ubuntu等,Red Hat目前大多在商业环境下使用,功能也更丰富一些,CentOS和U...

CarterLi | 789人阅读

想要学习大数据,应该看些什么书?

回答:推荐的学习书单1.《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测),到无指导的学习;从神经网络、支持向量机,到分类树、提升等主题,应有尽有,许多例子还附以彩图,是同类书籍中介绍最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这...

developerworks | 546人阅读

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 851人阅读

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...

Apollo | 1069人阅读

机器学习书精品文章

  • 机器学习的最佳入门学习资源

    ...了一个很难的问题:什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。 文章里到底写什么、不写什么,这个问题真的让我很烦恼。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者,站在这个角度去考...

    Freeman 评论0 收藏0
  • 2018年最佳深度学习

    ...俱全,学习深度学习的机会巨大。这样做将使你能够训练机器执行一些令人难以置信的任务,例如面部识别,癌症检测,甚至是股市预测。 这就是这些书能派上用场的地方,因为它们可以让你从零开始学习深度学习。本综述中...

    abson 评论0 收藏0
  • 2018年最佳深度学习

    ...俱全,学习深度学习的机会巨大。这样做将使你能够训练机器执行一些令人难以置信的任务,例如面部识别,癌症检测,甚至是股市预测。 这就是这些书能派上用场的地方,因为它们可以让你从零开始学习深度学习。本综述中...

    Alfred 评论0 收藏0
  • 五个非常实用的机器学习资源

    简评:介绍了五个实用的机器学习资源,由浅入深,理论和实践结合,资料是英文。(「python 机器学习」有中文版的书籍,另外园长在文末推荐了一个实用的中文资源) 对机器学习有兴趣? 出于许多充分的原因,许多高质...

    mudiyouyou 评论0 收藏0
  • 七本籍带你打下机器学习和数据科学的数学基础

    摘要: 本文主要介绍七本关于机器学习和数据科学数学基础的经典教材,是一份不可多得的书单整理。 大多数人学习数据科学的重心放在编程上面,然而,要真正精通数据科学的话是不能够忽视数据科学背后的数据基础。本...

    OnlyMyRailgun 评论0 收藏0
  • 从表到里学习JVM实现

    ...译器一种比较良好的逻辑组织方式,最后学一下针对现代机器的优化。    7. 介绍计算机体系结构的书    实际JVM实现里,如果有JIT编译器或者动态编译器那它们的编译目标多半是底层机器的机器码。这就涉及到计算机体系...

    Cristic 评论0 收藏0
  • “龙”作者Jeffery Ullman:相信你自己,自由地思考

    ...谓是精挑细选。具体说来,就是我们避开了现在被称作机器学习的部分。现在有一些非常强大的研究者,组成了他们称为机器学习的社区,虽然他们所研究的算法——包括聚合和梯度下降——在机器学习开始火热的...

    hlcc 评论0 收藏0
  • 机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    _Zhao 评论0 收藏0
  • 机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    zqhxuyuan 评论0 收藏0
  • 机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    ConardLi 评论0 收藏0
  • 【数据科学系统学习机器学习算法 # 西瓜学习记录 [1] 线性回归和 Logistic 回归

    最近开始学习西瓜书《机器学习》,一本畅销的机器学习书籍,同时将结合李航的《统计学习方法》和《机器学习实战》这两本书,致力于输出更完善的内容,尽可能的用容易理解的方式输出。 在学习过程中,博主没有根据...

    Corwien 评论0 收藏0
  • 【精华分享】:转行数据分析的一份学习清单

    ...学习教程(三) Seaborn从零开始学习教程(四) 爬虫和机器学习 好多朋友问:数据分析岗位要求会爬虫吗?要求会机器学习吗? 首先说爬虫。其实说实话,对于数据分析而言,爬虫真不是必须的,因为一般的大公司都有专门的...

    suemi 评论0 收藏0
  • 【精华分享】:转行数据分析的一份学习清单

    ...学习教程(三) Seaborn从零开始学习教程(四) 爬虫和机器学习 好多朋友问:数据分析岗位要求会爬虫吗?要求会机器学习吗? 首先说爬虫。其实说实话,对于数据分析而言,爬虫真不是必须的,因为一般的大公司都有专门的...

    K_B_Z 评论0 收藏0
  • 百页机器学习翻译活动·正式启动

    整体进度:https://github.com/apachecn/m... 贡献指南:https://github.com/apachecn/m... 项目仓库:https://github.com/apachecn/m... 贡献指南 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因...

    draveness 评论0 收藏0
  • 我是如何入门机器学习的呢

    机器学习在很多眼里就是香饽饽,因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错,但同时机器学习在很多人面前又是一座大山,因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历,希望能对大家能有所帮助。 P...

    ShowerSun 评论0 收藏0

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