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• Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】 2230次阅读 / 0条评论 (2017-08-21)
• 深度学习实战（二）——基于Keras 的深度学习 4206次阅读 / 0条评论 (2017-07-28)
• AWS深度学习实战（一）—— 7行代码实现VGG图像识别 3140次阅读 / 0条评论 (2017-06-12)
• 数据科学探索（python 与 R 的比较） 2318次阅读 / 0条评论 (2017-05-23)
• data.table数据处理效率比较 1784次阅读 / 0条评论 (2017-05-03)
• 【译】R for Data Science Cheat Sheets2 2010次阅读 / 1条评论 (2017-04-17)
• 辛普森悖论 Simpsons paradox：介绍和模拟 2418次阅读 / 0条评论 (2017-04-05)
• [Visualizing Data] 运用Leaflet包构建交互型事故地图 2509次阅读 / 0条评论 (2017-04-05)
• 运用R和Tableau对美国总统候选人Donald Trump进行情绪分析 2066次阅读 / 0条评论 (2017-04-01)
• 运用R创建医学论文中描述基本特征的 Table one 7739次阅读 / 2条评论 (2017-04-01)
• 网页排名算法 (Pagerank Algorithm)分析金州勇士队员排名及传球路线 2429次阅读 / 0条评论 (2017-04-01)
• 运用R处理JSON非结构化数据 2381次阅读 / 0条评论 (2017-03-31)
• 正则化及其R实现 5049次阅读 / 0条评论 (2017-03-31)
• 区域地图绘制方法汇总 2582次阅读 / 0条评论 (2017-03-31)
• Logistic回归详解（四） 1964次阅读 / 0条评论 (2017-03-30)
• Logistic回归详解（三） 3114次阅读 / 0条评论 (2017-03-30)
• Logistic回归详解(二) 3762次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)
• Logistic回归详解(一) 3341次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)
• 运用R进行缺失值填补 5702次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)
• 协同过滤推荐系统的R实现 3136次阅读 / 0条评论 (2017-03-28)
• 异常值（离群值）的识别与侦测 3804次阅读 / 0条评论 (2017-03-28)
• 数据科学项目流程实战（一） 1049次阅读 / 0条评论 (2017-03-27)
• 【译】Python for Data Science Cheat Sheets 1743次阅读 / 0条评论 (2017-03-27)
• 绘制英国公投地图 1519次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)
• 2016欧洲杯分析：谁是最粗暴的球队 1087次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)
• 购物篮关联规则分析 1809次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)
• Deep Learning 学习（三）——在windows下运行tensorflow 2206次阅读 / 0条评论 (2017-03-23)
• Deep Learning 学习（二） 2054次阅读 / 0条评论 (2017-03-23)
• Deep Learning 学习（一） 1381次阅读 / 0条评论 (2017-03-23)
• 【机器学习】XGBoost算法学习小结 8212次阅读 / 0条评论 (2017-03-22)
• 机器学习方法汇总 3148次阅读 / 0条评论 (2017-03-22)
• 处理不平衡分类问题R实践指导 3217次阅读 / 0条评论 (2017-03-22)
• Windows上安装Tensorflow踩的坑 2642次阅读 / 0条评论 (2017-03-15)
• 特征工程总结：R与python的比较实现 3192次阅读 / 0条评论 (2017-03-13)
• 强大的机器学习专属R包——mlr包 2695次阅读 / 0条评论 (2017-03-06)
• NLP——自然语言处理（三）text2vec包 5401次阅读 / 0条评论 (2017-03-04)
• 最近学习的几个包的总结 1681次阅读 / 0条评论 (2017-03-04)
• NLP自然语言处理（二）——基础文本分析 4065次阅读 / 1条评论 (2017-03-03)
• 运用R创建医学论文中描述基本特征的 Table one 1988次阅读 / 0条评论 (2017-03-01)
• [数据处理]提高R运算效率的方法总结 2526次阅读 / 0条评论 (2017-03-01)
• NLP自然语言处理（一）——jieba分词（R vs. python） 3070次阅读 / 0条评论 (2017-02-28)
• 网络数据爬虫总结【R】 3002次阅读 / 1条评论 (2017-02-28)

Simpsons paradox：

• 辛普森悖论 Simpsons paradox：介绍和模拟 2418次阅读 / 0条评论 (2017-04-05)

logistic

• Logistic回归详解（四） 1964次阅读 / 0条评论 (2017-03-30)
• Logistic回归详解（三） 3114次阅读 / 0条评论 (2017-03-30)
• Logistic回归详解(二) 3762次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)
• Logistic回归详解(一) 3341次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)

python

• 数据科学探索（python 与 R 的比较） 2318次阅读 / 0条评论 (2017-05-23)
• 【译】Python for Data Science Cheat Sheets 1743次阅读 / 0条评论 (2017-03-27)

R语言

• data.table数据处理效率比较 1784次阅读 / 0条评论 (2017-05-03)
• 【译】R for Data Science Cheat Sheets2 2010次阅读 / 1条评论 (2017-04-17)
• [Visualizing Data] 运用Leaflet包构建交互型事故地图 2509次阅读 / 0条评论 (2017-04-05)
• 运用R和Tableau对美国总统候选人Donald Trump进行情绪分析 2066次阅读 / 0条评论 (2017-04-01)
• 运用R创建医学论文中描述基本特征的 Table one 7739次阅读 / 2条评论 (2017-04-01)
• 网页排名算法 (Pagerank Algorithm)分析金州勇士队员排名及传球路线 2429次阅读 / 0条评论 (2017-04-01)
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• 正则化及其R实现 5049次阅读 / 0条评论 (2017-03-31)
• 运用R进行缺失值填补 5702次阅读 / 0条评论 (2017-03-29)
• 协同过滤推荐系统的R实现 3136次阅读 / 0条评论 (2017-03-28)
• 处理不平衡分类问题R实践指导 3217次阅读 / 0条评论 (2017-03-22)
• 特征工程总结：R与python的比较实现 3192次阅读 / 0条评论 (2017-03-13)
• 强大的机器学习专属R包——mlr包 2695次阅读 / 0条评论 (2017-03-06)
• NLP——自然语言处理（三）text2vec包 5401次阅读 / 0条评论 (2017-03-04)
• 最近学习的几个包的总结 1681次阅读 / 0条评论 (2017-03-04)
• NLP自然语言处理（二）——基础文本分析 4065次阅读 / 1条评论 (2017-03-03)
• 运用R创建医学论文中描述基本特征的 Table one 1988次阅读 / 0条评论 (2017-03-01)
• [数据处理]提高R运算效率的方法总结 2526次阅读 / 0条评论 (2017-03-01)
• NLP自然语言处理（一）——jieba分词（R vs. python） 3070次阅读 / 0条评论 (2017-02-28)
• 网络数据爬虫总结【R】 3002次阅读 / 1条评论 (2017-02-28)

Tensorflow

• Windows上安装Tensorflow踩的坑 2642次阅读 / 0条评论 (2017-03-15)

地图绘制

• 区域地图绘制方法汇总 2582次阅读 / 0条评论 (2017-03-31)
• 绘制英国公投地图 1519次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)

数据分析

• 数据科学项目流程实战（一） 1049次阅读 / 0条评论 (2017-03-27)
• 2016欧洲杯分析：谁是最粗暴的球队 1087次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)
• 购物篮关联规则分析 1809次阅读 / 0条评论 (2017-03-24)

数据挖掘

• 异常值（离群值）的识别与侦测 3804次阅读 / 0条评论 (2017-03-28)

数据科学

机器学习

• Deep Learning 学习（三）——在windows下运行tensorflow 2206次阅读 / 0条评论 (2017-03-23)
• Deep Learning 学习（二） 2054次阅读 / 0条评论 (2017-03-23)
• 【机器学习】XGBoost算法学习小结 8212次阅读 / 0条评论 (2017-03-22)

深度学习

• Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】 2230次阅读 / 0条评论 (2017-08-21)
• 深度学习实战（二）——基于Keras 的深度学习 4206次阅读 / 0条评论 (2017-07-28)
• AWS深度学习实战（一）—— 7行代码实现VGG图像识别 3140次阅读 / 0条评论 (2017-06-12)