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17年毕业研究生想从事机器学习数据挖掘方向的工作，咨询一下业界有哪些比较优秀的团队，好有所准备

假设有反映主体（共N个属性）的n行m列数据（n<N），试将其看成主体的n个属性的m个样本，但是每个样本中的n个属性是从总共的N个属性中随机选择的，并不一一对应，也就是说第1列第1行的数值与第2列第1行的数值不表示同一属性，请问这样的数据可以进行分类吗？有何种分类方法？（我只想把它分成两类，一类是优秀的、一类是劣质的）

最近在学习JAVA，想尝试进行机器学习建模。但是发现JAVA似乎数值计算这一块比较弱，还请前辈们指点一二

本人研一，目前已经将机器学习的基础知识部分以及学习了不少，目前深入学习包括了《PRML》、《统计学习方法》、《矩阵论》、《最优化方法》、吴恩达《机器学习》视频、部分《凸优化》、《数字图像处理》；[PS:本人有c/c++/matlab/java的语言基础，python还没有用过；]我目前还没有任何机器学习方面的实践经验，不知道接下来我改如何学习，如何进阶到更高的层次，求大神分享经验！

因为之前一直是做分类比较多，第一次使用模型做回归，统计学知识不足，还望大家指教。我的模型是用来预测用户价格偏好的，但是在预测测试集的时候会发现有不少用户价格偏好会是负数，验证集平均R^2是0.45。请问：1. 如何解决负数的情况？能否强制规定都是正数？2. 是否是回归方程有着更佳苛刻的前提条件？如果是，请问是哪些条件并且如何保证模型满足这些条件？

楼主在一家互联网手游渠道公司，职位是技术研发类（Java）。工作不是很忙，今年应届小硕。说实话读研的时候朝九晚十，现在朝九晚六的生活有些不太适应，觉得自己的能力可以很好的完成工作的情况下继续提升自己，所以向各位求教问题。1.本人作为java工程师，深感java本身以及很多web框架都是很成熟的东西，门槛不高。你拉一个领悟能力还行的孩子去培训机构培训一年半载也能上手干活，所以我希望我提升的方向有一定门槛性，本人数学英语能力还行，在读研初期本人的方向是数字图像处理感觉那个比我现在做的东西门槛高多了，所以我希望我可以在一个可以深入提升的方向中前行。2.我能想到的两种提升方式，一种是技术类的，一种是非技术类的。作为一家互联网公司，用户量还不 […]