深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而TensorFlow却杀出重围，在关注度和用户数上都占据绝对优势，大有一统江湖之势。表2-1所示为各个开源框架在GitHub上的数据统计（数据统计于2017年1月

转载自开心玩数据1、业界数据挖掘方法论2、在工作中，我们进行数据挖掘实施指导方法：应用建模的八步法：业务理解、指标设计、数据提取、数据探索、算法选择、模型评估、模型发布、模型优化步骤一：业务理解常见的误区：很多人以为不需要事先确定问题和目标，只要对数据使用数据挖掘技术，然后再对分析挖掘后的结果进行寻找和解释，自然会找到一些以前我们不知道的，有用的规律和知识。过程：业务调研...

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