- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №8 (4 — 11 августа 2014)

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №8 (4 — 11 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Также в данном обзоре есть достаточно много статей, которые будут интересны новичкам. Несколько статей посвящено онлайн-курсам. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения

Материалы по анализу данных и машинному обучению

Предыдущий выпуск: Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №7 (28 июля — 4 августа 2014) [31]

Автор: moat

Источник [32]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/data-mining/67171

Ссылки в тексте:

[1] Введение в машинное обучение: http://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer

[2] Линейная классификация в R: http://machinelearningmastery.com/linear-classification-in-r/

[3] Рекомендации в Spotify с использованием Deep Learning: http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html

[4] Новый онлайн-курс по искусственному интеллекту: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/ideal-mooc-ai.html

[5] Один год участия в соревнованиях Kaggle: http://mlwave.com/reflecting-back-on-one-year-of-kaggle-contests/

[6] Учась у лучших: http://blog.kaggle.com/2014/08/01/learning-from-the-best/

[7] Вставка значений NA в произвольные места в вектор: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/insert-random-nas-in-vector-in-r.html

[8] Новый канал на YouTube, посвященный анализу данных: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/a-new-youtube-blog

[9] Визуализация цепей Маркова: http://setosa.io/blog/2014/07/26/markov-chains/

[10] Визуализация географических данных с помощью R: http://tophcito.blogspot.ru/2014/08/visualizing-geo-referenced-data-with-r.html

[11] Цепочки операций: интересная возможность в библиотеке dplyr: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/chain-operations-in-dlyr.html

[12] Сертификаты и сертификация в области анализе данных: http://www.kdnuggets.com/2014/08/certificates-analytics-data-mining-data-science.html

[13] Удачное применение предсказательной модели: http://machinelearningmastery.com/clever-application-of-a-predictive-model/

[14] Какие навыки важны для Data Scientist: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/your-data-science-portfolio-math-skills-don-t-matter

[15] NoSQL или SQL: как сделать правильный выбор? : http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/nosql-vs-sql-how-to-choose.html

[16] Планы Microsoft в области машинного обучения: http://www.techradar.com/news/internet/cloud-services/how-microsoft-is-building-a-machine-learning-future-1258856

[17] Как стать Data Scientist: MS Program, Bootcamp или MOOC: http://www.kdnuggets.com/2014/08/becoming-data-scientist-ms-program-bootcamp-mooc.html

[18] Решение для соревнования по машинному обучению «Higgs Boson» на Kaggle: http://nbviewer.ipython.org/gist/Noire7/38924712e84545d8d641

[19] Сравнение прогнозируемой продолжительности жизни женщин и мужчин: http://www.statsblogs.com/2014/08/03/men-set-to-live-as-long-as-women-by-2010/

[20] Heiko Strathmann рассказывает о библиотеке для машинного обучения Shogun: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/heiko-strathmann-on-ml-shogun.html

[21] Обработка данных по авиакатастрофам: http://www.statsblogs.com/2014/08/02/the-odds-of-a-cluster-of-airplane-accidents/

[22] Параметризированные SQL-запросы: http://www.r-bloggers.com/parameterized-sql-queries/

[23] Дайджест лучших ресурсов от DataScienceCentral (4 августа): http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/our-weekly-selection-of-great-resources-found-on-the-web-august-4

[24] Семь столпов статистической мудрости: http://www.statsblogs.com/2014/08/05/the-7-pillars-of-statistical-wisdom/

[25] Плохие привычки при написании SQL-кода: http://www.statsblogs.com/2014/08/05/bad-sql-habits/

[26] Пример использования функции glm() в R: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/08/glm-example-in-r.html

[27] Подготовка данных для предсказательного моделирования: http://machinelearningmastery.com/improve-model-accuracy-with-data-pre-processing/

[28] 11 необходимых вещей для Data Science: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-science-cheat-sheet

[29] Интересные идеи из биостатистики для A/B-тестирования: http://www.statsblogs.com/2014/08/06/if-you-like-ab-testing-here-are-some-other-biostatistics-ideas-you-may-like/

[30] Машинное обучение и компьютерное зрение: http://blogs.technet.com/b/machinelearning/archive/2014/08/06/machine-learning-meet-computer-vision.aspx

[31] Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №7 (28 июля — 4 августа 2014): http://habrahabr.ru/post/232039/

[32] Источник: http://habrahabr.ru/post/232879/