Victoria's workshop

摘要： 原文地址：http://www.mbtmag.com/blog/2017/04/artificial-intelligence-making-it-work-industrial-companies?cmpid=horizontalcontent 作者：Pete Eppele is Senior V 阅读全文

摘要： 原文地址：http://www.mbtmag.com/article/2016/06/enhancing-manufacturing-operations-artificial-intelligence A few different scenarios whereby deep learning 阅读全文

摘要： 汇总如下表： 如果想看具体某一个图表的用途，可以点击下面两条链接，直接跳转查看。 常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景！_百度经验 数据可视化入门：六种基本图表的特点和适用场合 阅读全文

摘要： 转自：程序员初学机器学习的四种方式 http://blog.jobbole.com/67621/ 小型项目方法论 以上四个策略属于我称为“小型项目”的方法论。你用这个方法可以很快建立在技术领域（比如机器学习）方面的实用技能。大意就是你设计并且亲手完成解决特定问题的小项目。 小型项目在几个方面应该足够 阅读全文

摘要： 机器学习十大不可忽视项目 http://mt.sohu.com/20160810/n463523929.shtml 前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括 Scikit-lea 阅读全文

摘要： 转自：一个电商数据分析师的经验总结 http://www.woshipm.com/operate/36334.html 3、 聚类分析 零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分，以支持精细化的营销活动，带来更大的营销效果，节省成本。Spss里面的聚类分析主 要有两种K-mea 阅读全文

摘要： 那到底什么是数据分析呢? 说说数据哥的理解：数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。 其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁?商业 阅读全文

摘要： 1. CART Tree library(rpart)library(rpart.plot)CTree = rpart(Party ~ . -USER_ID, data = train, method = "class")PredTest = predict(CTree, newdata = tes 阅读全文

摘要： Cross-validation VS SSE CV is not designed to improve the fit on the training data, but it won't necessarily make it worse either. Cross-validation ca 阅读全文

摘要： census = read.csv("census.csv")library(caTools)set.seed(2000)spl = sample.split(census$over50k,SplitRatio = 0.6)train = subset(census,spl == TRUE)test 阅读全文