2014.08
500975893393989632 - unterschätzte datentypen: der/das dislike. (wobei dislikes aggregatoren wahrscheinlich größtenteils symmetrisch zu likes aggregatoren wären)
500925232644128769 - @martinlindner hmm, das ist als kriterium für legitimität ein bissl kurz gedacht, oder? (setze mal textsemiotiker ein)
500562899962953728 - @guenterhack hmm, also twitter wird vl. auf der ebene der tt's aber auch nur dort personalisiert. eigener strom und suche ist fullstream.
500262037411610626 - mir sind alle, die 'sogenannt' unironisch verwenden, höchstgradig suspekt.
499874464646316032 - nach dem statischen single page portfolio theme (pic/txt overlay) scheint sich gerade die animierte version als goto standard zu etablieren.
Machen wir uns nicht vor LI -
nur zum big data und statistik: die haben beide überhaupt kein problem mit dem zufall oder wollem ihm den garaus machen, ganz im gegenteil. der zufall wird nicht nur als gegeben angenommen, der umgang mit dem zufall (und wahrscheinlichkeiten) ist der eigentliche kern der methode.
499612928140910592 - do you prefer retweets or favs? fav if you prefer retweets and retweet if you prefer favs.
datasci-2221 -
If you write the code for yourself it's really a matter of personal preference so you don't have to provide any explanation.
If you work with others it makes sense to use the same style within the team.
<- seems to be preferred within the R community though and most style guides recommend it.
datasci-2258 -
I think the purpose of the question is to check whether the 'recipe' of the solution has been explained in a way that others can try to do the same and have results in the same ballpark (did you use a logistic regression or a random forest? which variables did you use in your model? how did you handle missing values etc.) That's just my interpretation though.
499248254815838209 - dieses ganze fordern (wir brauchen mehr x-kultur) ist doch micromanagement. was fehlt ist die unterwerfung unter den kategorischen imperativ
datasci-2137 - if your data frame is called train you could do sth. like
train$Age <- round(train$Age, digits = 0)
train$AgeCount <- sapply(train$Age, function(x) length(which(train$Age == x)))
498430185109487616 - (was wirklich fehlt sind eine art favorites dafür, dass man über irgendwas nicht getwittert hat)
498058613538447360 - @nchenga auch das optimieren von 'dummen' aufmerksamkeitskennzahlen wird zum race to the bottom (hat imho aber nix mit 'algorithmen' zu tun)
datasci-2129 - I don't see any reason why we should doubt the statement "If you are unsure where to begin, consider working on the Titanic competition"
497834514958536705 - @wolfwitte ich schätze mal das funktioniert als eine art psychoökonomischer wash (hab mir das angetan und stelle mit lob/hohn ausgleich her)
497349039458099200 - semiprotipp: moocs wenn möglich im ersten run machen, ab dem 2ten laufen sie öfter als nicht in autopilot.