机器学习和数据比赛资料汇总

数据挖掘（七）---异常检测
http://blog.163.com/zhoulili1987619@126/blog/static/353082012015211114642546/
如果单纯的统计法的话 3神格吗 ZSCORE法当然你可以基于聚类算法来处理我记得sklearn 里面有一个IsolationForest

【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经

http://url.cn/48UoPHS
【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享

新发现的小工具

https://github.com/jundongl/scikit-feature
https://github.com/reiinakano/scikit-plot
http://featureselection.asu.edu/algorithms.php

Spark机器学习库（MLlib）官方指南手册中文版

http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300

hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建

1.1 JDK
参见博文：http://www.cnblogs.com/liugh/p/6623530.html
1.2 Hadoop
参见博文：http://www.cnblogs.com/liugh/p/6624872.html
1.3 Scala
参见博文：http://www.cnblogs.com/liugh/p/6624491.html
1.4 Spark安装
http://www.cnblogs.com/lexiaofei/p/6763948.html
伪分布
http://blog.csdn.net/cs724112663/article/details/63256052

GBDT完全调参指南

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/complete-guide-parameter-tuning-gradient-boosting-gbm-python/

学习 ensemble learning 要如何开始呢？

【学习 ensemble learning 要如何开始呢？】城东：引自我的博文 2…

https://www.zhihu.com/question/29036379/answer/111637662?utm_source=qq&utm_medium=social （分享自知乎网）

【一文读懂】机器学习最新主战场迁移学习，从原理、方法到应用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25979886?utm_medium=social&utm_source=qq

sklearn导出树

http://stackoverflow.com/questions/20224526/how-to-extract-the-decision-rules-from-scikit-learn-decision-tree

sklearn 输出树模型

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html#sklearn.tree.export_graphviz

从稀疏表示到低秩表示（四）

http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/41608797

ijcai开源代码

https://tianchi-gitlab.aliyun.com/race231591/gitlab-u2323/blob/master/%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E6%96%B9%E6%A1%88%E8%AA%AA%E6%98%8E.MD
https://tianchi-gitlab.aliyun.com/race231591/gitlab-u3844/blob/master/readme.md

超级碗的肺癌第九名开源的解决方案

https://eliasvansteenkiste.github.io/machine%20learning/lung-cancer-pred/

关于深度学习的机理，优化和网络结构

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22067439?utm_medium=social&utm_source=qq?utm_medium=social&utm_source=qq

深度学习调参有哪些技巧

https://www.zhihu.com/question/25097993?utm_source=qq&utm_medium=social

使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析

http://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4510857.html

评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

http://blog.csdn.net/goodhuajun/article/details/39582761py里面重要性是这个
重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/Ntree
r里面默认的是gini

9行Python代码搭建神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25640834

深度学习和机器学习知识体系资料下载

https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
https://github.com/JustFollowUs/Machine-Learning

prophet 时序预测神奇

BLOG：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/57419862
官网网址：https://facebookincubator.github.io/prophet/
github网址：https://github.com/facebookincubator/prophet
论文：《Forecasting at Scale // Sean J.Taylor and Benjamin Letham》
案例数据下载：http://download.csdn.net/detail/sinat_26917383/9764537

TF大会完整视频

链接: https://pan.baidu.com/s/1dE6qjsd 密码: qya4 TF大会的完整视频，总时长8个多小时，分为18段，有18位大神讲不同的方面

关于样本采样

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52304670

多输出参考 Scikit-learn 中的决策树 LR multiout

https://my.oschina.net/Bettyty/blog/774706
https://mp.weixin.qq.com/s/I0WU5izCIWlbZPbKSEaO3w
http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html

cs231n - assignment1 - softmax 梯度推导

http://blog.csdn.net/yc461515457/article/details/51924604

时间序列ARIMA模型详解：python实现店铺一周销售量预测

http://www.10tiao.com/html/284/201608/2652390079/1.html

西瓜书概念整理（chapter 1-2）熟悉机器学习术语

http://www.cnblogs.com/hellocwh/p/6390769.html

剑宗的“独孤九剑”（Tensorflow函数）

http://mp.weixin.qq.com/s/ZeMSGEbNr5qHxdMlxKDR7Q

清华大学微积分教程，推荐看看

链接：http://pan.baidu.com/s/1i5lyRtV 密码：ow6t
链接：http://pan.baidu.com/s/1pKUrBJl 密码：jtaw

keras、 tensor flow 教程

【keras]http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/concepts/，
[tensorflow] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094
tensoflow 官方：https://www.tensorflow.org/tutorials/
[AI学习http://www.studyai.cn/index.html
【keras】学习文档重要】https://github.com/fchollet/keras-resources

Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析

http://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5794063.html

spark机器学习算法研究源码

https://github.com/endymecy/spark-ml-source-analysis

PCA的数学之美

http://mp.weixin.qq.com/s/6xsXjUEUm8dB5y6-dInT_w

PrimalEstimatedsub-GrAdientSOlverforsvm

http://www.cnblogs.com/murongxixi/p/3556860.html

2016 CCF大数据与计算智能大赛的开源资料整理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24877060

blending跟stacking 中译本和原版

http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=53054686

今天我彻底理解了如何从MLE和MAP推到linear regression，ri

今天我彻底理解了如何从MLE和MAP推到linear regression，ridge regression和lasso，

https://www.zhihu.com/question/20447622

理解 LSTM 网络

http://m.open-open.com/m/lib/view/1440843534638.html

GAN（Generative Adversarial Nets）研究进展

http://mt.sohu.com/20170107/n478023102.shtml

tensorflow

http://blog.topspeedsnail.com/archives/10377

statsmodels.stats.outliers_influence.var

statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor 可以检测方差膨胀因子进行多重共线性的检测
LASSO，非常擅长处理多重共线性

keras深度学习包学习总结 mark

http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c463090102w51x.html http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095199
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/

wepon o2o 第一名代码开源

强烈推荐天池选手们，关注一下 wepon的github，里面有好几次比赛的代码，包括这次 O2O比赛的全部代码，他们是这次 O2O比赛的一等奖。大家别忘记点 start . 同时感谢wepon，天音和charles的贡献！ https://github.com/wepe/O2O-Coupon-Usage-Forecast

不平衡数据分类算法介绍与比较

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52304670

为什么在实际的 kaggle 比赛中 gbdt 和 random forest

http://www.zhihu.com/question/51818176/answer/127637712

Kaggle大赛：债务违约预测冠军作品解析

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651645347&idx=1&sn=d8ccabbf22e3d28b4857cbb2549fcb05&chksm=bd4dc2308a3a4b26d94a9f67e644190cc58aa19a24e77609922be9b27a72a9ffb996d0262819&mpshare=1&scene=1&srcid=1020vQBiKKUxfyqZCDwK1LDs#rd

使用sklearn进行集成学习——实践

http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/52678799?locationNum=2
http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/52605611
https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/20039077

使用sklearn进行集成学习——理论

http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/52672252?locationNum=13

用python参加Kaggle的些许经验总结

http://www.jianshu.com/p/32def2294ae6

如何成为一名数据科学家

http://www.zhihu.com/question/21592677我自己粗浅的理解为需要以下几个方面：
1. 业务知识
2. 数理统计和数据分析
3. 计算机相关知识
3.1 数据处理与收集（ETL？）
3.2 机器学习和数据挖掘
这几方面完全是自己的一个猜测，恳请大牛们不惜赐教！
http://chuansong.me/n/511792241648
特征工程：数据科学家的秘密武器！

用Python做单变量数据集的异常点分析

http://www.tuicool.com/articles/qiA3Mr
http://www.wtoutiao.com/p/3736fSh.html
http://jingyan.baidu.com/article/cdddd41c6a2f2553cb00e13b.html
http://blog.csdn.net/liuyuan_jq/article/details/51946655

一篇文章,带你明白什么是过拟合,欠拟合以及交叉验证

http://blog.csdn.net/er8cjiang/article/details/50981426

adaboost xgboost gbdt 三个boosting方法整理

http://blog.csdn.net/zr459927180/article/details/52329013?locationNum=10

用 Python 实现各种排序算法

http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117836.htm

深入理解FFM原理与实践

http://mt.sohu.com/20160309/n439884382.shtml
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libffm/
https://github.com/guestwalk/libffm

数据挖掘岗面试总结

http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/52672912

机器学习入门——浅谈神经网络

http://www.17bigdata.com/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8-%E6%B5%85%E8%B0%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.html

把这些题刷完，任何面试的算法题都很easy

http://hihocoder.com/problemset
把这些题刷完，任何面试的算法题都很easy的拿下

阿里音乐代码参考

https://github.com/implus/alimusic

分享个FTRL的轮子可以直接调用

https://github.com/comadan/FM_FTRL

Ensemble Learning 之 Boosting 与 Adaboost

http://www.cnblogs.com/ooon/p/5663975.html

风险狗的数据分析之路

https://zhuanlan.zhihu.com/loan-analytics

python中日期和时间格式化输出的方法小结

http://www.jb51.net/article/62518.htm

用 Python 进行贝叶斯模型建模

http://python.jobbole.com/85954/
http://python.jobbole.com/85996/
http://python.jobbole.com/85987/
http://python.jobbole.com/85991/
http://python.jobbole.com/85796/

大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源

https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources

scipy插值函数

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/interpolate.html

bryan大神的宝贵经验

http://bbs.pkbigdata.com//static/348_detail.html

阿里音乐流行趋势预测大赛 #13解决方案

http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/51933158

统计师的Python日记【第七天：数据清洗（1）】

http://sanwen8.cn/p/1f7STnT.html
1. 删除重复
2. 异常值监测
3. 替换
4. 数据映射
5. 数值变量类型化
6. 创建哑变量

机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3708996.html

Precision和Recall

http://blog.csdn.net/pirage/article/details/9851339

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

https://m.douban.com/note/284051363
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见[这里]

xgboost dropout防止过拟合风险

http://xgboost.readthedocs.io/en/latest///parameter.html
http://dmlc.ml/xgboost/2016/07/02/support-dropout-on-xgboost.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

xgboost大神公布参数和调参经验

https://www.kaggle.com/hetong007/otto-group-product-classification-challenge/xgboost-starter-code-with-r

win7+python2.7下安装spark

http://blog.csdn.net/yiyouxian/article/details/51020334
http://blog.csdn.net/korder/article/details/45340317

贝叶斯-阮一峰

http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html

利用python对新浪微博用户标签进行分词并推荐相关用户

http://www.cnblogs.com/wuren/archive/2012/12/14/2818780.html

[Machine Learning & Algorithm]决策树与迭代决策树

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4734645.html

BP入门

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

细细品味Hadoop

http://www.cnblogs.com/xia520pi/category/346943.html

pyspark 安装参考网页

http://www.ynpxrz.com/n1032979c2029.aspx
http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122284p2.htm

解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件

http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47729419
http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47729827
http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47730367
http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47731455
http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47733861

机器学习笔记：朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）原理和实现

http://blog.csdn.net/tanhongguang1/article/details/45016421

支持向量机（SVM）的详细推导过程及注解（一）

http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_4298002e010144k8.html?vt=4

谷歌技术"三宝"之MapReduce

http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146

MapReduce初级案例

"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。
http://www.open-open.com/lib/view/open1387965082078.html

最小二乘、极大似然、梯度下降有何区别？

http://www.zhihu.com/question/24900876

一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树

http://blog.csdn.net/chenhuajie123/article/details/11951777ok，首先，以下几点，你现在应该是要清楚明白了的：
I、红黑树的五个性质：
1）每个结点要么是红的，要么是黑的。
2）根结点是黑的。
3）每个叶结点，即空结点（NIL）是黑的。
4）如果一个结点是红的，那么它的俩个儿子都是黑的。
5）对每个结点，从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点。

knn 和 k均值这种算距离的特征要不要标准化

武传营-福大-硕
数据量纲差太多，一般是需要的
零
我感觉是需要的要不然都不在一个量级啊 10000的距离和10的距离怎么比较。。
零
10的距离就被淹没了
风轻云淡
归一化应该是为了在同一量级上进行计算
Nathaniel.
像这种特征调参是不是只要把特征值乘一个常数就行了
风轻云淡
归一化之后要进行反归一化还原数据
Silence为了防止不同量级的数据产生的偏差
Silence
比如你工资和年龄这两个的话欧氏距离明显差很多
http://blog.csdn.net/czp11210/article/details/51161501

炼数成金--大数据的统计学基础

http://pan.baidu.com/share/link?uk=2970711085&shareid=1547082001
本群国王推荐两本书矩阵分析和 the matrix cookbook

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/
具体还可以参考 PRML 1.2概率论
我们需要做两件事情：1. 算出各种不同猜测的可能性大小。2. 算出最靠谱的猜测是什么。第一个就是计算特定猜测的后验概率，对于连续的猜测空间则是计算猜测的概率密度函数。第二个则是所谓的模型比较，模型比较如果不考虑先验概率的话就是最大似然方法。P(B|A) = P(A|B) * P(B) / [P(A|B) * P(B) + P(A|~B) * P(~B) ]
收缩起来就是： P(B|A) = P(AB) / P(A)
其实这个就等于：
P(B|A) * P(A) = P(AB)
难怪拉普拉斯说概率论只是把常识用数学公式表达了出来。
然而，后面我们会逐渐发现，看似这么平凡的贝叶斯公式，背后却隐含着非常深刻的原理。

posted on 2019-07-08 23:07 tan_2810 阅读(784) 评论(0) 编辑收藏举报

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