外媒速遞：新手必須掌握的十大核心機(jī)器學(xué)習(xí)算法
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：新手必須掌握的十大核心機(jī)器學(xué)習(xí)算法、2018年內(nèi)移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)將向何處去、數(shù)據(jù)科學(xué)家必須精通的十項(xiàng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家不可錯(cuò)過(guò)的六部著作等。
一、新手必須掌握的十大核心機(jī)器學(xué)習(xí)算法
原文標(biāo)題：Top 10 Machine Learning Algorithms for Beginners
《哈佛商業(yè)評(píng)論》將數(shù)據(jù)科學(xué)家稱為“二十一世紀(jì)最性感的工作”，而機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究工作也確實(shí)受到廣泛關(guān)注。在今天的文章中，我們將匯總新人必須掌握的十大核心機(jī)器學(xué)習(xí)算法——當(dāng)然，工程師也不能懈怠哦。
1. 線性回歸
2. 邏輯回歸
3. CART
4. 樸素貝葉斯
5. KNN
6. Apriori
7. K-means
8. PCA
9. 隨機(jī)森林打包
10. AdaBoost強(qiáng)化
二、2018年，移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)將向何處去?
原文標(biāo)題：5 Mobile Health Trends to Expect in 2018
技術(shù)創(chuàng)新與新興成果已經(jīng)極大改變了各個(gè)行業(yè)的面貌，而醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域自然也在其中。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速成為醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的重要組成部分，我們將能夠利用現(xiàn)代技術(shù)解決病患監(jiān)護(hù)、醫(yī)患溝通、數(shù)據(jù)管理、藥物服用指導(dǎo)等問(wèn)題。那么，展望2018年，移動(dòng)醫(yī)療趨勢(shì)又將迎來(lái)哪些轉(zhuǎn)變?我們就此作出五項(xiàng)預(yù)測(cè)。
1. 數(shù)字化干預(yù)
2. 說(shuō)明文檔成為沉重負(fù)擔(dān)
3. 醫(yī)療領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)與分析
4. 遠(yuǎn)程醫(yī)療
5. 區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用
三、數(shù)據(jù)科學(xué)家必須精通的十項(xiàng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)
原文標(biāo)題：The 10 Statistical Techniques Data Scientists Need to Master
無(wú)論大家身處怎樣的行業(yè)或?qū)W科背景，數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性都值得你認(rèn)真考量。那么，我們?cè)撊绾握莆諗?shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)?盡管編程能力確實(shí)重要，但數(shù)據(jù)科學(xué)家事實(shí)上更需要將編程、統(tǒng)計(jì)學(xué)與批判性思維結(jié)合起來(lái)。更具體地講，要?jiǎng)偃螖?shù)據(jù)科學(xué)職務(wù)，統(tǒng)計(jì)技能將必不可少。
1. 線性回歸
2. 分類(lèi)
3. 重采樣方法
4. 子集選擇
5. 收縮
6. 維度約簡(jiǎn)
7. 非線性模型
8. 基于樹(shù)的方法
9. 支持向量機(jī)
10. 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
四、必讀書(shū)推薦：數(shù)據(jù)科學(xué)家不可錯(cuò)過(guò)的六部著作
原文標(biāo)題：6 Books Every Data Scientist Should Keep Nearby
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)是兩個(gè)復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的概念。為了跟上發(fā)展趨勢(shì)，大家自然有必要投入時(shí)間研究并及時(shí)更新自己的知識(shí)儲(chǔ)備。事實(shí)上，即使常年工作在這一行業(yè)當(dāng)中，我們?nèi)詿o(wú)法確保自己能夠跟上時(shí)代潮流。正因?yàn)槿绱?，持續(xù)汲取知識(shí)就成了從業(yè)者的必修課——在今天的文章中，我們將分享六部重要的相關(guān)著作。
1. Machine Learning Yearning
2. Hdoop: The Definitive Guide
3. Predictive Analytics
4. Storytelling With Data
5. Inflection Point
6. An Introduction to Statistical Learning With Application in R
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