数据科学家 算法

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。翻译 | 姜波    整理 |  凡江  吴璇聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类

 在“数据为王”的今天，越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用，那么，数据科学家最常用的算法，都是哪些呢?最近，著名的资料探勘信息网站 KDnuggets 策划了十大算法调查，这次调查对数据科学家常用的算法进行排名，并发现最“产业”和最“学术”的算法，还对这些算法在过去 5 年间(2011~201

译者：机器之心最新一期的 KDnuggets 调查展示了一份数据科学家使用度最高的算法列表，这份列表中包含了很多惊喜，包括最学术的算法和面向产业化的算法。哪些方法/算法是您在过去 12 个月中运用到一个实际的数据科学相关的应用程序中的?这是基于 844 个投票者的结果。排名前十的算法以及他们的投票者的比例分布如下：图

导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。 　　 基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是：1. Regression 回归算法2. Clustering 聚类算法3. Dec

导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是：1. Regression 回归算法2. Clustering 聚类算法3. Decision Trees/

最新的KDnuggets调查统计了数据科学家们实际工作中最常使用的算法，在大多数学术和产业界，都有惊人发现哦！根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？于是就有了以下基于844份答卷的结果。◆ ◆ ◆排名前十的算法