Pull to refresh

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №16 (29 сентября — 5 октября 2014)

Reading time 5 min
Views 12K

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Общее



Теория и алгоритмы машинного обучения, примеры кода



Соревнования по машинному обучению


  • EN Интервью с Diogo Ferreira
    Полезное интервью на блоге MachineLearningMastery с успешным участником соревнований по машинному обучению Diogo Ferreira.
  • EN R Простая модель для Kaggle «Bike Sharing Demand»
    Описание достаточно простой модели для соревнования по машинному обучению «Bike Sharing Demand» на Kaggle с примерами на языке программирования R.

Онлайн-курсы, обучающие материалы и литература



Видеоматериалы


  • EN Видеолекции Для новичков R Martin Maechler о практике хорошего кода на R
    Martin Maechler (член команды R-Core) выступил с интересным докладом на конференции useR! 2014. В данном видео он расскажет о практике хорошего кода как на языке программирования R, так и в целом о лучших приемах и практиках в программировании.
  • RU Видеолекции Data engineering Материалы со встречи «Новинки PostgreSQL 9.4 и кое-что ещё»
    Не так давно прошла интересная встреча в офисе компании «Яндекс» и была посвящена СУБД PostgreSQL. И вот появились и видеоматериалы с данной встречи.
  • EN Видеолекции Теория Nando de Freitas о деревьях принятия решений
    Отличная лекция от профессора Nando de Freitas из The University of British Columbia о деревьях принятия решений.
  • EN Видеолекции Теория Jürgen Schmidhuber о Deep Learning
    Интересное видео, в котором профессор Jürgen Schmidhuber из IDSIA (International Computer Science Institute) рассказывает об истории Deep Learning и возрождении интереса к данному методу машинного обучения в настоящее время.

Data engineering



Обзоры



Предыдущий выпуск: Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №15 (22 — 28 сентября 2014)
Tags:
Hubs:
+28
Comments 1
Comments Comments 1

Articles