Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №13 (8 — 14 сентября 2014)

[kmmbvnr]

В данном выпуске достаточно много интересных примеров с использованием языков программирования R и Python. Также есть несколько интересных статей, посвященных соревнованиям по машинному обучению. Достаточно много материалов, которые будут интересны новичкам в теме анализа данных и машинного обучения. Традиционно, некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering.

Может стоит всю простыню ссылок разбить на озвученные категории?

[moat]

Хорошо, в следующий раз тогда попробую разбить на какие-то логические категории.

[FractalizeR]

Хороший сборник, однако форматирование оставляет желать лучшего. Мне кажется, что ссылки нужно сделать крупнее, а поясняющий текст — мельче. Мельтешит все перед глазами, сливается.

[moat]

Спасибо за предложение, но честно говоря я не нашел как на хабре сделать такое, все-таки здесь возможности форматирования достаточно ограничены. Если кто-нибудь подскажет как это делать, то в следующий раз применю обязательно.

[ServPonomarev]

Я заметил, что русскоязычные ссылки в последних паре выпусков ведут только на блог Субботина. Неужели в рунете никто больше не занимается Data Mining'ом?

[moat]

Да, с удовольствием следил бы за русскоязычными ресурсами. Но у меня в списке очень небольшое количество таковых. Так что по сути только что сам на блоге выкладываю и хабр обычно получается. Добавлю в список за которым слежу хорошие русскоязычные ресурсы, если кто-нибудь подскажет какие.