一些有关跑步的网站只有对个人导入的数据的分析，有没有大数据分析的网站可以找到如跑步者年龄、跑步时间、距离、速度、地点之类的大数据？

1，我最近在学习机器学习，我的习惯是理清思路再学习。之前学习后台开发，也曾对大数据和云计算进行归纳。2，我发现机器学习更多的是为了数据挖掘提供算法模型，面向算法模型的。而数据挖掘更多的是面向应用，比如推荐系统，反垃圾系统。数据分析更注重软件的使用，比如R，SPSS，面向工具。3，那么我的问题就来了，这数据分析，数据挖掘，机器学习，大数据，云计算，它们的上一级是什么？是IT行业吗？4，后来我粗略的搜索下，我发现它们上一级更应该是“人工智能”，它们都只是人工智能的分支，人工智能的分支很多，还有自然语言处理，视觉处理，机器人学等等。5，这些分支并没有严格的界定，它们甚至是相互结合的，我这里只是为了理清思路将它们分离出来。6，那么说，各行各 […]

最近在做一些机器学习相关的task，但是数据集太难构造了（文本的，主要是人工标注太辛苦，自己标了大概有1000多条文本），因此在数据集构造上有点随意，导致数据集噪声偏大，交叉验证的结果和测试集上的表现完全不一样，但是1w多条都要自己标的话会很辛苦。因此在此想问下大家遇到这个问题都是怎么做的？

大半年过去了，数据挖掘无疑是充满想像力的工作，不过我还是转行做软件开发了。linux和windows系统编程。感觉这方面我比数据分析专业得多。转行的原因主要有两个吧1公司没多少数据，2数学不过硬。谢谢各位大佬的建议===如题，希望各位大侠给点建议，少走点弯路。在下并非纯正cs血统，找工作的目标是后台开发，面试时也是冲着这个来的。 算法，系统，网络，编译原理这些学得还过得去吧，但是入职后却被安排做数据挖掘这块。 在下对这方面基本一窍不通，也想不明白为什么会被安排这个工作，在下只是想开发些软件，写点小代码。 男人不能说不行，只能上了，目前在看‘数据挖掘导论’，感觉hard，主要是数学忘记得差不多了。 说实话，在下的性趣不在数据分析，对数 […]

最近在学习python绘制图形的相关知识，学习到了这几个库，所以想请教一下各位知友。希望用python来做数据挖掘相关的任务。想问问各位知友，python做数据挖掘是否足够强大？学习数据挖掘需要学习哪些知识呢？我是一个本科生，本科学习的话能从事数据挖掘相关工作吗？

是这样的，题主最近刚来美国读书，一直对机器学习感兴趣，所以想以后也从事相关方向。但是通过最近自己找实习以及周围同学找实习的经历，题主发现机器学习方向对Master似乎没那么友好（也可能是我以及我周围的Master水平恰好都不行），因为Master的研究能力以及对各种模型的理解可能普遍不如PhD。我推测，原因可能是机器学习岗位本身就没有其他开发岗位多，再加上近年机器学习方向PhD学生很多，导致Master没那么容易找到实习或者正式工作。以上都是我的一点看法以及推测，在这里我是想问一下大家的了解。在机器学习方向，一般的Master都不如PhD对模型理解深入，研究能力也一般不如PhD（可能就是工程能力能跟PhD比一比？）。那么这种情况下M […]

基于现有理解, 如果原始数据来源是嵌入每个合作的APP, 那么对于合作APP数据收费的基础是什么呢? 毕竟每个APP都提供了最重要的数据来源, 而这些大数据供应方只相当于简化了数据收集需要的代码和提供了分析工具?

最近在做文本分类，遇到了一些问题，想问问大家有没有好的方法。为了节省时间，我只采取了部分数据来跑算法（全部数据跑了之后的结果和这个差不多）训练集：4837 documents测试集：2074 documents样本比例：正样本：负样本 = 1：3预测结果中，有的算法在正样本中预测的精确率还行（0.95-1.00之间），但是召回率非常差，通常只有0.01和0.02左右，KNeighbors和DecisionTree的精确率和召回率都是0，只有NaiveBayes和BernoulliNB的PR和Recall比较平均，但是也没有到0.8。问题：我查了一下那些召回率较低（0.01）的算法，475个样本中（正样本），实际上只有5个被预测正确了 […]

我是学计算机的本科大四学生，现在想考在职研究生，现在就想是学习经济学还是数据挖掘？现在在实习WEB前端，学习那个在未来发展好呢