从数据到结论：运用机器学习解锁洞见

简介：假设您希望通过JAVA应用程序从历史数据中训练机器学习模型并预测新数据的结果，您如何实现从MATLAB到JAVA的应用程序部署？本示例展示了如何在JAVA环境中转换和部署MATLAB脚本，利用Tall Array处理大数据，进行机器学习模型训练和预测。重点突出：使用MATLAB编译器SDK和机器学习工具箱，在Eclipse（第三方软件）中将MATLAB脚本/函数编译为Jar文件，并在JAVA平台上调用。最终产品：在Eclipse中调用MATLAB编译的jar文件进行模型训练，整个过程大约耗时50秒。视频演示：https://youtu.be/yvwpeEesrGE

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

满满干货的 R 语言实战书，挺适合刚入门的数据新手。大量案例教学，R 语言的数据框、ggplot2这些常用工具讲得蛮细，还配了完整项目流程，学起来不枯燥。章节从基础语法一路讲到统计建模、聚类、回归啥的，中间穿插了不少小技巧，比如怎么用tidyverse快速清洗数据，或者shiny做交互应用。书里的项目挺实在的，比如拿 CSV 文件跑个逻辑回归，或用plotly画个交互图，练完感觉思路清晰多了。对 R 语言有点基础的同学，也可以直接跳过前几章看后面的机器学习和时间序列，节奏快不少。哦对了，建议搭配 RStudio 使用，界面友好，调试方便。如果你正好准备做统计或者科研数据，这本书还挺值得啃的，省

使用Python进行数据分析之旅 本课程将引导您学习使用Python进行数据分析的全过程，涵盖以下关键领域： 数据导入和准备: 学习如何从各种来源导入数据集，并进行清理和预处理，为分析做好准备。 Pandas DataFrame操作: 掌握使用Pandas库高效操作和转换数据的方法，为后续分析打下基础。 数据汇总与统计: 学习如何使用统计方法和技术，从数据中提取有意义的见解和模式。 Scikit-learn机器学习: 探索如何使用Scikit-learn库构建机器学习模型，对数据进行预测和分类。 数据管道构建: 学习如何构建自动化数据分析流程，提高效率和可重复性。 课程涵盖主题 数据分析

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

数据库核心概念解析 本课件带您逐步深入数据库世界，即使零基础也能轻松掌握。从数据库基础理论出发，逐步深入，探索数据库的奥秘，助您成为数据库领域的佼佼者。

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测