Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 五月 22, 2015. 提升方法是集成学习中预测能力最强的一种方法。在R和Python中都有相应的扩展库和丰富的函数。不过对于初学者来讲，理解这种方法不是很容易。本文基于R的决策树包实现两种基本的提升树，即回归提升树和分类提升树。有助于理解提升方法的原理，以及各项参数的作用。公式推导可以见 这篇文章. 星期二, 四月 21, 2015. 星期六, 四月 18, 2015. 中，谈到了使用奇异值分解来对一个文本词项矩阵进行降维。本文是使用同样的数据，但是使用不同的工具来处理，也就是非负矩阵分解。nmf的好处在于比svd更容易解释，而且自带正则功能。 星期五, 四月 17, 2015. 订阅： 帖子 (Atom). R语言多元分析系列之五：聚类分析（完）. Simple模板. 由 Blogger.
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 五月 22, 2015. 提升方法是集成学习中预测能力最强的一种方法。在R和Python中都有相应的扩展库和丰富的函数。不过对于初学者来讲，理解这种方法不是很容易。本文基于R的决策树包实现两种基本的提升树，即回归提升树和分类提升树。有助于理解提升方法的原理，以及各项参数的作用。公式推导可以见 这篇文章. 星期二, 四月 21, 2015. 星期六, 四月 18, 2015. 中，谈到了使用奇异值分解来对一个文本词项矩阵进行降维。本文是使用同样的数据，但是使用不同的工具来处理，也就是非负矩阵分解。nmf的好处在于比svd更容易解释，而且自带正则功能。 星期五, 四月 17, 2015. 订阅： 帖子 (Atom). R语言多元分析系列之五：聚类分析（完）. Simple模板. 由 Blogger.
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数据科学中的R和Python: 用代码来理解boosting方法
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 五月 22, 2015. 提升方法是集成学习中预测能力最强的一种方法。在R和Python中都有相应的扩展库和丰富的函数。不过对于初学者来讲，理解这种方法不是很容易。本文基于R的决策树包实现两种基本的提升树，即回归提升树和分类提升树。有助于理解提升方法的原理，以及各项参数的作用。公式推导可以见 这篇文章. 订阅： 帖子评论 (Atom). Simple模板. 由 Blogger.
数据科学中的R和Python: 12/01/2014 - 01/01/2015
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期三, 十二月 31, 2014. 前几天在twitter上感言：新的一年，继续hard模式的人生。这个hard模式有两个意思。 一个意思是说在墙内的生活很hard。这年月在大局域网内搞什么事都不容易。写博客，发电邮，看电影，搜资料，这些大小事情都被GFW拦住。未来之中国，真是猪栏之中国！ 另一个意思是说学习的状态很hard。不断的把自己往非舒适区推，不断的学一些新的东西。很有意思。有人说，把兴趣和工作合二为一，才能真正的做到极致，我深以为然。工作内的八小时和工作外的八小时，都在做同一类的事情，类似武侠小说中，那些对武道的终极追求者。（当然本人还是近女色的）. 年初的时候换工作到了一家电商公司1号店，接触到互联网数据。做了些枯燥的取数需求，也做了一些看似高端的模型，了解数据仓库和BI的东西，实战经验丰富了不少。感谢数据海洋的推荐。 2015年的目标是：有knowledge、有money、有happy。成为超一流的数据科学家。 星期一, 十二月 29, 2014. 星期日, 十二月 28, 2014.
数据科学中的R和Python: 05/01/2015 - 06/01/2015
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 五月 22, 2015. 提升方法是集成学习中预测能力最强的一种方法。在R和Python中都有相应的扩展库和丰富的函数。不过对于初学者来讲，理解这种方法不是很容易。本文基于R的决策树包实现两种基本的提升树，即回归提升树和分类提升树。有助于理解提升方法的原理，以及各项参数的作用。公式推导可以见 这篇文章. 订阅： 帖子 (Atom). Simple模板. 由 Blogger.
数据科学中的R和Python: 使用word2vec进行文本分类
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 五月 22, 2015. 订阅： 帖子评论 (Atom). Simple模板. 由 Blogger.
数据科学中的R和Python: R语言编程入门之六：循环与条件
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Data Science is the art of turning data into actions. 星期五, 三月 16, 2012. For (n in x) ｛expr}. R中最基本的是for循环，其中n为循环变量，x通常是一个序列。n在每次循环时从x中顺序取值，代入到后面的expr语句中进行运算。下面的例子即是以for循环计算30个 Fibonacci. X - c(1,1). For (i in 3:30) {. X[i] - x[i-1] x[i-2]. 当不能确定循环次数时，我们需要用while循环语句。在condition条件为真时，执行大括号内的expr语句。下面即是以while循环来计算30个Fibonacci数。 X - c(1,1). While (i = 30) {. X[i] - x[i-1] x[i-2]. If (conditon) {expr1} else {expr2}. Y - rep(T,100). For (i in 3:100) {. Else {y[i] - FALSE. X - c(2,3). If (logic = 2){. If (curren...
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