数控小J
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可以用来开发机器学习主要有三门语言：Python Java C++，其中Python是主流。下面是Python具体的学习大纲，所以大家也可以参考来学习一下。
可以用来开发机器学习主要有三门语言：Python/Java/C++，其中Python是主流。
下面是Python具体的学习大纲，所以大家也可以参考来学习一下。
一 、人工智能基础语法篇
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二、 人工智能中级篇
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三、人工智能高级算法篇
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说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。
这回我们推出了最新的顶级开源大数据工具排行榜。这个领域最近方兴未艾，许多新项目纷纷启动。许多最 ...
如今技术创新的速度比以往任何时候都快。就在几年前，云技术被认为是最前沿的。现在，不仅互联网企业都在部署云计算，传统企业也纷纷向云计算转型。对于未来科技发展趋势，我们依然充满期待。
全球信息技术研究和 ...
编者注：陈纯，计算机应用专家，浙江大学计算机科学与技术学院教授，中国工程院院士。是国家教委“跨世纪优秀人才培养计划”首批入选专家，第三届中国青年科技奖获得者。目前是国家列车智能化工程技术研究中心主任，国务院学位委员会学科评议组成员。陈纯教授长期从事计算机应用领域的前沿研究工作，在著名国际学术期刊和会议发表论文160多篇，曾获国家技术发明奖二等奖1项，国家科技进步奖二等奖2项，国家科技进步三等奖1项，省部级科学技术一等奖6项。
今天CNCC 2016在山西太原盛大开幕，开幕演讲中，CCF会士、中国工程院院士、浙江大学陈纯教授做了题为“流式大数据实时处理技术、平台及应用”的报告，以下为报告 ...
在传统的交易数据库系统中，伴随着客户的交易行为发生，在业务系统中产生了相应的交易数据，并保存在关系型数据库系统，从而形成了业务的交易记录，各类业务应用系统都是围绕着关系型数据库打交道。
当今，大家都已看到的现实状况是：
随着越来越多面向移动（mobile-oriented）的应用被大量企业/机构所使用，很多交易数据以 JSON 文档形式产生，并保存在 NoSQL 数据库系统中。
很多企业/机构建立了数据中心，并以数据仓库为主要技术去进行数据分析。数据从交易系统数据库抽取出来，经过转换处理，加载到数据仓库，才能让数据得以进行分析，这个就是众所周知的 ETL 处理流程。然而，这种分析是只 ...
在过去两年多时间里，机器之心采访、记录和报道了全球人工智能领域无数优秀的人工智能技术、公司和产品。但随着行业的发展，我们也逐渐意识到，越来越多概念化与噱头性的产品和团队已经开始让正处于变革拐点的行业变得浮躁和难以判断。关于人工智能行业，到底哪些才是最值得我们关注的公司，而哪些公司又将主导人工智能的未来?
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. -Open ...
医疗大数据生命周期
在阿斯克医疗大数据方法论中，把医疗数据的生命周期分成下图的四个象限：
第一象限：数据采集 在数据采集阶段，医院通常会使用关系型数据库（例如Oracle，DB2，MySQL……），其核心诉求是要保障数据 ...
IT架构实现云化已经是企业IT战略的大势所趋。无论是采用私有云技术还是公有云技术，都要求软件具备云环境的适应能力。作为企业最重要的数据资产，依赖于底层的数据管理软件进行有效的管理。为实现从海量数据中得到实用的知识和信息，如何高效组织数据的存储和查找的技术一直在演进。从早期的层次型数据库到关系型数据库，从SQL数据库到NoSQL数据库再到处理非结构化数据的Hadoop、图数据库等平台，一直在发展变化，现在可以说是百花齐放，百家争鸣。
云技术的兴起，连数据存储的位置也有了更多的选择，数据可能存储在用户的数据中心，也有可能存储在某公有云供应商平台中。所以对于用户而言，如何在不同的基础架构、不 ...
在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
大数据是一个含义广泛的术语， ...
了解 InfoSphere Streams，它是 IBM 大数据平台的一部分。InfoSphere Streams 解决了针对能够实时处理生成的海量流数据的平台和架构的一种迫切需求。了解该产品的设计目标，它适用于哪些时机，其工作原理，以及它如何为 InfoSphere BigInsights 提供补充来执行高度复杂的分析。
来自多个来源的信息正在以难以置信的速度增长。互联网用户数量在 2015 年已经达到 22.7 亿。每一天，Twitter 都会生成超过 12 TB 的 tweet，Facebook 生成超过 25 TB 日志数据，纽约证券交易所采集 1 TB 交易信息。每天会创建大约 3 ...
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？
硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角 ...
本文PPT来自 Hadoop研发工程师张喆、陈霄讲《Apache Hadoop 十周岁展望前方》在Strata + Hadoop World2016会议上的分享。
过去十年，Apache Hadoop从无到有，从理论概念演变到如今支撑起若干全球最大的生产集群。接下来的十年，Hadoop将继续壮大，并发展支撑新一轮的更大规模、高效和稳定的集群。 我们此次将向大家全面介绍即将到来的Apache Hadoop 3.0新版本——从版本发布状态、背后的故事，到如HDFS erasure coding、YARN federation、NN k-safety等全新的功能。
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1、亚马逊的“信息公司”
亚马逊要处理海量数据，交易数据的直接价值很大。作为一家“信息公司”，亚马逊从每个用户的购买行为中获取信息，将用户在网站上的行为记录下来，页面停留时间、用户查看评论、搜索 ...
1. T 检验和 F 检验的由来
一般而言，为了确定从样本 (sample) 统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布 (probability distribution) 进行比较，我们可以知道在多少 % 的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很 少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的 (用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设 null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发 ...
上期我们讲述的是实现数据工程师梦想的一个小目标《梦想成真，只差一步》，里面提到了要实现数据超市的管理，数据工程师需要使用合适的工具将数据进行整理、组合、分类后上架，然后业务分析师和数据科学家就可以使用了。
在整个数据工程师的工作流程中，需要自始至终的进行数据治理：我们需要将每种类型的数据进行清晰的标识以及分类，以利于其它角色的用户进行查找以及使用；我们需要将每种数据的使用范围进行管理以及监控，以使得数据被合理、合法的使用；我们还要管理数据的生存周期以及质量溯源，以利于数据质量可以被监管，无用数据被清除...... 因此本文中我们将着重介绍上图中标红框的部分，介绍实现我们梦想的工具Open ...