过了“圣诞节”,一切回归自然,兴奋,激动地心情过后,还有什么? -----------------无疑,(代码陪着我)。。今天忽然看一个瀑布流的效果,和大家分享一下!嘻嘻。。1、html 代码 2、css 样式(记得找一个公共样式的插件哦!)3、接下来要引入三个...
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2014-12-26 16:10:36
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简介:spark是一个内存计算框架,解决了mapreduce在迭代与交互方面的不足迭代:多轮算法计算形式,pagerank,逻辑回归等交互:实时数据,数据仓库查询等spark重要概念:RDD: 弹性分布式数据集,弹性(数据多节点分片)分布式(集群节点)数据集(默认加载至内存)操作:转换(transformation)rdd..
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2014-12-26 14:47:34
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R中的adabag包均有函数实现bagging和adaboost的分类建模(另外,ipred包中的bagging()函数可以实现bagging回归)。第一题就利用adabag包实现bagging和adaboost建模,并根据预测结果选择最优模型。
a) 为了描述这两种方式,先利用全部数据建立模型:
利用boosting()(原来的adaboost.M1()函数)建立adaboost分...
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2014-12-26 14:42:54
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数据预处理->数据探索->模型选择->残差检验、共线性争端,强影响点判断->模型修正(否->模型选择,是->模型预测)一:数据预处理二:数据探索看y是否服从正态分布(PP图)proc univariate data=reg.b_fitness; var Runtime -- Performan...
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2014-12-25 16:22:35
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1、分类:具有类别标签,将数据集根据分到相应的类别 聚类:没有类别标签,将数据集根据他们的相似度分为不同的簇2、监督学习:用于学习的数据集都是输入\输出数据对,学习的任务是找到输入与输出的对应规则 非监督学习:用于学习的数据集只有输入,学习的任务是对于数据进行分析,找到输出3、分类与回归: 分...
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2014-12-24 06:24:16
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回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值,回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单,回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归,常常指的也就是线性回归,因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用,通过Python实现。...
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2014-12-23 14:02:03
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提到数据挖掘,我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事,该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为,关联分析针对离散数据;
常见关联规则:
关联规则:牛奶=>鸡蛋【支持度=2%,置信度=60%】
支持度:分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生;
置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的...
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2014-12-23 12:34:32
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一、线性回归1、什么是线性回归?(1)线性:直线(2)线性回归:根据已有的数据集拟合出一条直线(3)用途:回归或者分类,如果y是连续的值,则为回归;如果y是离散的几个值,则为分类;本文只针对分类(4)线性公式 ,设置x0=1,则有(5)如果利用线性回归进行回归或者分类,只需要估算出θ的值2、如何估算...
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2014-12-23 00:10:30
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这里只是简单的说明常用的主题和字体的设置的方法,以回归熟悉的ide环境。
点击“Settings”按钮,打开设置界面,所有的设置都可以从这里开始。
1、设置主题 (Theme Setting)
2、更改字体 (Font Setting)
3、显示行号 (display Line numbers)...
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2014-12-22 14:34:28
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add by zhj:先收藏了摘要:评论系统是所有门户网站的核心标准服务组件之一。本文作者曾负责新浪网评论系统多年,这套系统不仅服务于门户新闻业务,还包括调查、投票等产品,经历了从单机到多机再到集群,从简单到复杂再回归简单的过程。评论系统,或者称为跟帖、留言板,是所有门户网站的核心标准服务组件之一。...
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2014-12-22 14:13:34
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