Les bookmarks de Clem
2353 shaares
"We cover planes that crash, not planes that take off".
J'aime bien quand les journalistes font aussi ce genre de travail.
J'aime bien quand les journalistes font aussi ce genre de travail.
Bonne synthèse, je me la garde sous le coude
o c'est rigolo.
...et j'ai maintenant une raison de plus de bien aimer Tukey.
M'inquiète sérieusement cette histoire...
Tiens, ya des outils de compet pour la lecture de gros jeux de données sous R
Intéressant: à garder sous le coude
À lire absolument, j'ai pas suivi le débat et je commence à prendre du retard sur ces questions.
C'est une question qu'on me pose souvent (comparer la pente d'une même variable d'un modèle à l'autre), et c'est la réponse que je donne souvent (mettez une interaction). Je ne suis pas d'accord avec "you need a p-value", mais je suis d'accord avec la stratégie générale. Je cherche des refs là-dessus...
Perspective intéressante. Se résume en quelques phrases:
* Companies brag about the size of their datasets the way fishermen brag about the size of their fish
* But even big companies only use a tiny fraction of the data they collect.
* Typical deep-learning models only work on massive amounts of labeled data. And labelling a large dataset takes hundreds of thousands of dollars and months of time. (...) Too many smaller companies don’t realize this and acquire massive data stores that they can’t afford to use.
* big data isn’t big, but good data is even smaller
En résumé, il y a effectivement des enjeux sur le big data. Mais principalement dans les entreprises qui investissent énormément dans le big data (google, facebook, etc.). Pour la majorité, on n'en est pas encore là.
* Companies brag about the size of their datasets the way fishermen brag about the size of their fish
* But even big companies only use a tiny fraction of the data they collect.
* Typical deep-learning models only work on massive amounts of labeled data. And labelling a large dataset takes hundreds of thousands of dollars and months of time. (...) Too many smaller companies don’t realize this and acquire massive data stores that they can’t afford to use.
* big data isn’t big, but good data is even smaller
En résumé, il y a effectivement des enjeux sur le big data. Mais principalement dans les entreprises qui investissent énormément dans le big data (google, facebook, etc.). Pour la majorité, on n'en est pas encore là.
De l'importance de la licence GNU. Bizarre quand même le gars...
Une introduction à la régression ridge, avec application sous R.
Faudrait creuser ça... Je me le garde sous le coude.
Didiou, ils ont tout cartographié!
À lire absolument
Un autre package pour l'OCR
R fait de l'OCR!!!!
Qu'est-ce que R ne fait pas!
Qu'est-ce que R ne fait pas!
Oooouh ben putain! ça ça doit être de la conversation. La grosse pointure du multivarié interviewé par la grosse pointure des processus de survie, c'est à lire absolument.
Intéressant... À envisager pour les articles scientifiques? hin hin
Autre explication pour un live usb Debiian