数据挖掘

我一直认为佛爷（陈伟霆）是主演，也让我对这二位谁是主角产生的好奇，于是决定用R语言进行文本统计一下，证明谁是男1，谁是男2。

28页PPT详解腾讯数据挖掘体系及应用

LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要，发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点，能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。

数据的世界是日益复杂的，大数据尤其如此。

从算法到数据挖掘、机器学习，再到数学，其中每一个领域任何一个细节都值得探索终生，或许，这就是“终生为学”的意思。

大数据讲究的是“量体裁衣”、“看菜吃饭”，即有什么样的数据，就做什么样的事。

看了我们的研究成果，你还觉得你在拖全市工资的后腿吗？心情是不是也好了很多呢？数据挖掘是不是很能保护你的心理健康呢？有没有感觉到自己其实很土豪呢？

机器学习从入门到放弃之逻辑回归

本文将系统的讲解数据挖掘领域的经典聚类算法，并给予代码实现示例。

随着互联网技术的不断发展，数据呈现出规模大、维度高、结构复杂等特性，人们收集和获得数据的能力也逐渐增强。如何充分利用海量数据、挖掘其中有价值的知识和内容以指导实际生产是科研人员、工程技术人员及各管理层领导所研究及关注的焦点。数据降维能够加快算法执行的速度，同时也能提高分析模型的性能，降低数据的复杂度，缓解“信息丰富、知识贫乏”的现状。

我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是,它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够的能力以一个快速和简单的方式来实现机器学习算法。这是用R来学习数据科学和机器学习的完整教程，读完本文,你将有使用机器学习的方法来构建预测模型的基本能力。

从零开始学数据分析，什么程度可以找工作？

推荐系统的核心是为用户提供个性化的内容。而实现的方式不外乎根据用户的历史行为去预测未来的潜在点击。一个成功的推荐系统，一般要从两个维度体现它的价值：一是帮助用户发现没接触过但会喜欢的有新鲜感的内容;二是提升平台的点击活跃程度，让长尾内容得到更充分的曝光。

本文将详细讲述这类定性与定量结合的用户画像制作方法，以求达到精确描述用户需求、指导运营工作的目的。

在大数据时代，如何挖掘数据的价值？互联网人又应该具有什么思维？在黑马连营 的课堂上，曾在阿里巴巴领导大数据分析等工作，时任1号店副总裁的张高峰做了主题为“大数据在电商的应用与趋势”的分享。