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机器学习中的数学系列：

1) 回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

2) 线性回归，偏差、方差权衡

3) 模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting

4) 线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

5) 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

 

机器学习中的算法系列：

1) 决策树 - 随机森林与GBDT 

2) SVM基础

 

Hadoop科普系列：

1) 为什么Hadoop将一定会是分布式计算的未来 

2) 为什么会有Map-reduce v2 (YARN)

3) 从Hadoop Summit 2016看大数据与Hadoop的发展

 

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