COS 每周精选：再谈 R 学习
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小编注：小编上网看科技新闻，大多数的文章都在讲 “大数据”“深度学习”“互联网 +” 等等高大上的名词，作为一名统计学的研究生小编觉得再高大上的东西，也需要一项或几项核心的技术。近日，小编再为您提供一些 R 学习的资料。
工欲善其事，必先利其器。应用场景决定知识的储备与工具的选择，反过来，无论你选择了什么样的工具，你一定会努力地把它改造成符合自己应用场景所需的那个样子。
153 分钟学会 R, 是关于 R 初学者的常见问题汇总, 对于初学者学习 R 来说有一定的帮助, 有助于理解 R 的内涵。
知乎上的两篇小文章，对于 R 的初学者来说意义很大。第一篇： 如何开始学习 R(尤其是未来想在金融领域发展的童鞋一定要进来看看)。 第二篇：学习 R 语言对金融分析人士有何意义？
知识图谱推断
我们关于知识图谱推断的统计关系学习期刊论文在 Machine Learning 发表。 每条一阶逻辑规则都有特征向量，可从数据中学习规则的权重，并在推断时映射到图结构的边上来指引推断算法找到正确答案。我们的推断时间与图谱大小无关，比 Markov 逻辑网快特别多。代码。
人们发电子邮件都有什么习惯？雅虎研究院用统计和机器学习算法分析了 160 亿封邮件，发现年纪大的用户回复时间比较长，写的邮件也比较长，并且用户回邮件的习惯也能被预测出来《麻省理工科技评论》。WWW 论文。
斯坦福这门 convolutional neural networks for visual recognition, 理论和实践并重，外加最新的研究成果介绍，十分清晰易懂。
一篇文章，让你理解矩阵问题，从此再也不用担心编码时困在矩阵上了。
中国人民大学统计学院博士，喜欢跑步，研究兴趣为抽样技术和机器学习。
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