Big Data Science Collection

最新推荐文章于 2024-07-29 22:43:52 发布
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分类专栏： Big Data Science
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Turinglife/article/details/27325819
本文汇总了多个关于机器学习的重要资源链接，包括深度学习材料、针对初学者的阅读清单及龙芯计划下的机器学习课程视频等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



http://www.52ml.net/categories/machinelearning


[Deep Learning Material]

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B


[Reading List for ML beginner]

https://docs.google.com/document/d/1IXF3h0RU5zz4ukmTrVKVotPQypChscNGf5k6E25HGvA/edit#


龙芯计划-机器学习

http://pan.baidu.com/share/link?shareid=27613&uk=1513052211#dir/path=%2F%E9%BE%99%E6%98%9F%E8%AE%A1%E5%88%92_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%86%E9%A2%91


http://pan.baidu.com/s/1kT0vvWb#dir/path=%2F2010%E9%BE%99%E6%98%9F%E8%AE%A1%E5%88%92%E8%A7%86%E9%A2%91






每周大数据论文（二）Data Mining with Big Data
Handoking的博客【学无止境】
05-28 5737
日常声明：论文均来自于谷歌学术或者其他国外付费论文站，博主只是读论文，译论文，分享知识，如有侵权联系我删除，谢谢。同时希望和大家一起学习，有好的论文可以推荐给我，我翻译了放上来，也欢迎大家关注我的读论文专栏https://blog.youkuaiyun.com/column/details/23027.html Data Mining with Big Data 作者：Xindong Wu, Xingqu...
A collection of Data Science Interview Questions Solved in Python and Spark
11-27
A collection of Data Science Interview Questions Solved in Python and Spark: BigData and Machine Learning in Python and Spark
数据集下载渠道汇总
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sslfk的博客
03-09 3万+
Hugging Face – The AI community building the future. Machine Learning Datasets | Papers With Code
What is Data Science
Emma's Blog
11-25 1157
【代码】What is Data Science。
001.精读《Big Data: A Survey》
大数据精读周刊
07-29 1413
本文全面回顾了大数据的背景、相关技术和应用。作者首先介绍了大数据的总体背景，并讨论了云计算、物联网、数据中心和Hadoop等技术。接着，重点介绍了大数据价值链的四个阶段：数据生成、获取、存储和分析，每个阶段都包括背景介绍、技术挑战讨论和最新进展回顾。最后，作者讨论了大数据在企业管理、物联网、社交网络、医疗、集体智能和智能电网中的应用，旨在为读者提供一个全面的视角。首先，通读本文后，我们至少可以了解到什么是大数据。大数据不仅仅指的是数据量大，而是那些无法在可接受范围内被普通计算机捕获、管理和处理的数据集。
Awesome Data Science with Python
lizz2276的博客
11-14 1066
A curated list of awesome resources for practicing data science using Python, including not only libraries, but also links to tutorials, code snippets, blog posts and talks. Core pandas- Data structures built on top ofnumpy.scikit-learn- Core ML ...
Key Points from "Introduce to Data Science"
Welcome to my black parade
07-21 782
Week 1 Data Science refersto an emerging area of work
Awesome Big Data，了不起的大数据
hua_ed的专栏
10-25 3696
origin  https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata 关于大数据的优秀框架和资源列表。 A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python,
Big Data
langyichao1的博客
05-01 728
Big Datasourse: https://words.sdsc.edu/words-data-science/big-data The term ‘big data’ seems to be popping up everywhere these days. And there seems to be as many uses of this term as there are contex
A Small Definition of Big Data
kexinxin1的博客
12-20 713
A Small Definition of Big Data The term "big data" seems to be popping up everywhere these days. And there seems to be as many uses of this term as there are contexts in which you find it: 'big data'...
Big.Data.MBA.Driving.Business.Strategies.with.Data.Science.11191811
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In fact, they must champion the organization's data collection and analysis efforts. This book is a primer on the business approach to analytics, providing the practical understanding you need to ...
R for Data Science(O'Reilly,2016)
01-03
This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous ...
R for Data Science_ Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
01-07
This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous ...
Realtime Data Processing
笔记本
05-29 829
http://highlyscalable.wordpress.com/2013/08/20/in-stream-big-data-processing/
MOOC Collection
笔记本
05-28 526
[Data Structure] http://mooc.guokr.com/course/606/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89/
动态爱心代码html~附源码
07-30
动态爱心代码html~附源码
langchain4j-weaviate-1.1.0-beta7.jar中文文档.zip
最新发布
07-30
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
一个字形容大数据_关于大数据，你应该知道的75个专业术语
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一个字形容大数据：“海”。 关于大数据，以下是75个专业术语： 1. 数据仓库（Data Warehouse） 2. 数据集成（Data Integration） 3. 数据挖掘（Data Mining） 4. 数据采集（Data Collection） 5. 数据分析（Data Analysis） 6. 数据可视化（Data Visualization） 7. 数据模型（Data Model） 8. 数据管理（Data Management） 9. 数据清洗（Data Cleaning） 10. 数据预处理（Data Preprocessing） 11. 数据标准化（Data Standardization） 12. 数据转换（Data Transformation） 13. 数据存储（Data Storage） 14. 数据备份（Data Backup） 15. 数据恢复（Data Recovery） 16. 数据安全（Data Security） 17. 数据质量（Data Quality） 18. 数据质量管理（Data Quality Management） 19. 数据挖掘算法（Data Mining Algorithm） 20. 数据挖掘模型（Data Mining Model） 21. 数据挖掘工具（Data Mining Tool） 22. 数据挖掘技术（Data Mining Technique） 23. 数据挖掘应用（Data Mining Application） 24. 数据挖掘过程（Data Mining Process） 25. 数据挖掘任务（Data Mining Task） 26. 数据挖掘目标（Data Mining Objective） 27. 数据挖掘结果（Data Mining Result） 28. 数据科学（Data Science） 29. 数据科学家（Data Scientist） 30. 数据分析师（Data Analyst） 31. 数据工程师（Data Engineer） 32. 数据架构师（Data Architect） 33. 数据可视化工具（Data Visualization Tool） 34. 数据可视化技术（Data Visualization Technique） 35. 数据可视化图表（Data Visualization Chart） 36. 数据可视化应用（Data Visualization Application） 37. 数据可视化过程（Data Visualization Process） 38. 数据可视化效果（Data Visualization Effect） 39. 数据可视化设计（Data Visualization Design） 40. 数据可视化模型（Data Visualization Model） 41. 数据可视化分析（Data Visualization Analysis） 42. 数据可视化工具包（Data Visualization Toolkit） 43. 数据可视化库（Data Visualization Library） 44. 大数据（Big Data） 45. 大数据处理（Big Data Processing） 46. 大数据分析（Big Data Analysis） 47. 大数据架构（Big Data Architecture） 48. 大数据存储（Big Data Storage） 49. 大数据计算（Big Data Computing） 50. 大数据挖掘（Big Data Mining） 51. 大数据可视化（Big Data Visualization） 52. 大数据工具（Big Data Tool） 53. 大数据技术（Big Data Technique） 54. 大数据应用（Big Data Application） 55. 云计算（Cloud Computing） 56. 云计算架构（Cloud Computing Architecture） 57. 云计算平台（Cloud Computing Platform） 58. 云计算服务（Cloud Computing Service） 59. 云计算模型（Cloud Computing Model） 60. 云计算应用（Cloud Computing Application） 61. 机器学习（Machine Learning） 62. 机器学习算法（Machine Learning Algorithm） 63. 机器学习模型（Machine Learning Model） 64. 机器学习技术（Machine Learning Technique） 65. 机器学习应用（Machine Learning Application） 66. 人工智能（Artificial Intelligence） 67. 深度学习（Deep Learning） 68. 深度学习算法（Deep Learning Algorithm） 69. 深度学习模型（Deep Learning Model） 70. 深度学习技术（Deep Learning Technique） 71. 深度学习应用（Deep Learning Application） 72. 自然语言处理（Natural Language Processing） 73. 自然语言处理算法（Natural Language Processing Algorithm） 74. 自然语言处理模型（Natural Language Processing Model） 75. 自然语言处理应用（Natural Language Processing Application）
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