编辑推荐机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用...

内容简介TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识..

高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。怎样在视觉空间（三维空间/二维平面）上表达？

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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。为此，7月11日，培训中心“云环境下大数据挖掘和分析技术实战”公开课在北京举行。本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLl

在移动互联网时代下，单一的数据分析人才不但要提高技术水平，还要与时俱进，懂得从产品运营中获取数据，分析出更有价值的产品，满足用户日益增长的需求体验！

随着近年来数据资源的日益丰富，从数据资源提取信息和知识进行辅助决策非常必要。如何从企业内部众多的信息系统中提取真正反映企业运营状况的有效信息资源、深入挖掘价值客户信息，从而提高经营管理决策的支撑能力和快速响应能力，以期对纷繁变化的市场和竞争对手有足够的洞察力、掌控力和预判力，成为企业下一阶段信息系统建设的目标和方向。而这一目标正是要靠IT领域中的数据仓库和商务智能技术来实现和达到。本次培训重在

回归分析是对多个自变量(又称为预测变量)建立一个函数来预测因变量(又称为响应变量的值)。

通过提供对更广泛信息集的访问，大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式,以此来为决策制定提供更好的服务，并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。但首先，企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。　　Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具

近日，我中心为福州某科技公司进行 “数据仓库与数据挖掘”内训。本次课程形式为面授加远程授课，大家利用周末休息时间来为自己充电。现场上课的学员在老师不断穿插的各种案例中理解技术要点；远程听课的小伙伴则早早的在课前做好调试，保证授课音频清晰达到最佳的上课效果，并且通过文字来交流课程问题。大家跟着老师共同完成了挖掘工具的实操，并且根据工作中的遇到的问题积极讨论。课程后期了解到大家