He estado disfrutando de una Guía del programador para la minería de datos como una forma rápida de adquirir habilidades prácticas de aplicación de Machine Learning en Python.
Tengo un GitHub del material en el que estoy trabajando aquí: irJERAD / A-guide-to-datos-prácticos-minería-inteligencia-colectiva-y-construcción-sistemas-de-recomendaciones
Planeo actualizar y solicitar el ya mencionado http://datasciencemasters.org/ con algunos recursos nuevos, incluido el trabajo en la clase gratuita de Stanford a partir de mañana: aprendizaje estadístico que enseña el autor del increíblemente instructivo libro Introducción a la estadística Aprendizaje con aplicaciones en R: Introducción al aprendizaje estadístico
Una mejor pregunta que debe hacerse es qué tipo de experiencia de Machine Learning está buscando.
ambos técnicamente: clasificación, árbol de decisión, GRM, etc.
y Prácticamente: optimizar la tasa de clics, comprender las variables correlacionadas o interpretar la inferencia estadística de un conjunto de datos, o incluso diagnosticar sistemas comprometidos basados en análisis de comportamiento y técnicos de redes para una empresa de seguridad, etc., etc.
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Hay tantas combinaciones útiles y completamente aplicables de Teoría, Práctica y Mundo Real que definir eso lo ayudará mejor a encontrar el recurso de Aprendizaje / Práctica más ventajoso.
Espero que ayude. Si desea obtener más información sobre los recursos, tengo mucho que compartir, pero preferiría ser más preciso con la forma en que lo ayudo a lograr algo más que documentos y ejercicios sobre la lluvia.
No dudes en contactarme en GitHub o en mi sitio personal Actividades e intereses,
Jerad Acosta
