[算法与数据结构] 标记分布学习范式

说明： 标记分布式学习范式，分布式，基于大数据平台的学习规则。
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[算法与数据结构] 爆发·大数据时代预见未来的新思维

说明： 爆发·大数据时代预见未来的新思维 爆发·大数据时代预见未来的新思维
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[算法与数据结构] 大数据算法分析第一周

说明： 大数据算法分析第一周，大数据算法分析第一周，大数据算法分析第一周
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[算法与数据结构] python-NumPy学习指南代码

说明： 基于python的NumPy代码，对于大数据处理有很大的帮助。
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[算法与数据结构] 国际期刊数据挖掘论文

说明： 主要是关于SIG期刊上发表的关于kdd的论文，国际顶级会议发表的2015年的
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[算法与数据结构] Python二分法

说明： 简单的二分法，数值计算，非线性方程组的求根方法，使用了Python的numpy实现，使用pandas使中间过程展现更为平面化，方便查看。
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[算法与数据结构] AP聚类算法MATlLAB代码

说明： AP聚类算法的MATLAB实现代码（.m文件），可以直接运行
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[算法与数据结构] 机器学习课程源代码

说明： 机器学习课程源代码，斯坦福机器学习，Andrew Ng，经典机器学习课程的源代码
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[算法与数据结构] 利用R语言进行交互数据可视化

说明： rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。 rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula、data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表类 型。 下面通过例子来了解下其工作原理。我们以鸢尾花数据集为例,首先通过name函数对列名进行重新赋 值(去掉单词间的点),然后利用rPlot函数绘制散点图(type=”point”),并利用颜色进行分组 (color=”Species”)。
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[算法与数据结构] 利用shiny包快速搭建可视化原型系统

说明： 文章末尾提到的在R的环境中,动态交互图形的优势在于能和knitr、 shiny等框架整合在一起,能迅速建立一套可视化原型系统。今天接着给大家分享如何将动态交互图形 与shiny框架整合在一起,迅速建立一套可视化原型系统。 Shiny是R中的一种Web开发框架,使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以 快速完成web开发,且shiny包集成了bootstrap、jquery、ajax等特性,极大解放了作为统计语言的R的 生产力。
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[算法与数据结构] 大数据安全技术与应用

说明： 扫描完整版 大数据安全技术与应用 大数据安全技术与应用
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[算法与数据结构] 广工2017数据挖掘复习资料

说明： 1、简述数据挖掘的过程 （1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据 （2）数据集成：将多个数据源中的相关数据结合到一起 （3）数据选择：根据数据挖掘的目标选择待处理的数据 （4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式 （5）数据挖掘：利用智能方法挖掘数据模式或规律知识 （6）模式评估：根据一定评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识 （7）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识 2.客户细分的步骤： （1）商业理解：了解对客户进行细分的目的
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