近日，国内首份关于程序员的技术成长与薪酬报告在极客学院出炉。从技术小白到大牛有迹可循。报告显示，大数据工程师最值钱；运维工程师最悲催，在哪个城市都不好过，薪酬是平均薪酬的 3 分之二；测试工程师和游戏工程师薪酬表现也比较疲
最后，恭喜完成第八章的学习!
在前几个章节中，我们学习了如何使用人们对物品的评价(五星、顶和踩)来进行推荐;
你能将朴素贝叶斯方法应用到其他数据集上吗?比如加仑公里数的例子，kNN算法的正确率是53%，尝试用贝叶斯方法来实现吧。
进一步探索分类
用不同的数据集来测试我们的算法是不是很有趣?这些数据集是从UCI机器学习仓库中获得的。去下载一些新的数据集，调整一下格式，测试我们学过的算法吧!
本章会从用户的评价类型开始讨论，包括显式评价(赞一下、踩一脚、五星评价等等)和隐式评价(比如在亚马逊上购买了MP3，我们可以认为他喜欢这个产品)。
你喜欢的东西我也喜欢，我们将从推荐系统开始，开启数据挖掘之旅。
你可能猜到了，起这个标题是因为作者喜欢贝克的原因
在许多情况下，使用SQL数据库用于存储/检索数据就足够了。但在另一些情况下，要么SQL数据库规模不够，要么还有更好的工具。这一切都取决于使用情况。
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