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搜索关键字:统计分析    ( 877个结果
线性回归(HGL的机器学习笔记2)
线性回归:是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 梯度下降,http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘: 对于一般训练集: 参数系统为: 线性模型为: 线性回归的目的为最小化损失函数J(θ.... ...
分类:其他好文   时间:2016-12-30 10:18:50    阅读次数:160
通过hive自定义函数直接回写数据到数据库
hive一般用来执行离线统计分析相关的功能,然后将执行的结果导入到数据库的表中供前端报表可视化展现来查询。 导回数据库的方式有许多,sqoop、hive jdbc、mr jdbc等等,但是这几种方式都会有一个二次处理环节(数据需要人工)。 这次介绍另外一种处理方式,直接将对数据库的操作集成在udf中 ...
分类:数据库   时间:2016-12-27 10:00:04    阅读次数:802
周一总结
1.周一人真多! 2.耻于与这么多人一起,我要早起,我要人少! 3.早上吃面条很容易饿,要吃鸡蛋和香蕉,喝牛奶 4.上午本来想做3件事:1是整理周六周日;2是验证TDfixed的问题,3是写消息发送的SQL 结果只做了 1:整理胡老师要做的统计分析和最终纠错; 2:主要验证李伟龙老师的TD问题,先是 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-27 09:42:14    阅读次数:155
mysql 多源复制
mysql5.7新特性多源复制很实用,方便对分库环境进行汇总,集中备份和数据统计分析。我的实验环境3台机器,mysql版本:5.7.1610.10.203.102从库10.10.203.93主库10.10.203.94主库操作步骤:(1)当一个从库是多源复制结构,那么master_info和relay_log_info不能用file方式来存储,..
分类:数据库   时间:2016-12-25 19:00:34    阅读次数:251
libsvm交叉验证与网格搜索(参数选择)
首先说交叉验证。交叉验证(Cross validation)是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize), 能够避免过拟合问题。交叉验证一般要尽量满足:1)训练集的比例要足够多,一般大于一半2)训练集和测试集要均匀抽样 交叉验证主要分成以下几类:1)Do ...
分类:其他好文   时间:2016-12-23 14:25:18    阅读次数:220
python学习笔记(python发展介绍)
一、python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆(GuidovanRossum)目前python主要应用领域:·云计算·WEB开发·科学运算、人工智能·系统运维·金融:量化交易,金融分析等,作为动态语言的python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛·图形GUIpyt..
分类:编程语言   时间:2016-12-20 07:52:44    阅读次数:278
python学习笔记(python发展介绍)
一、python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆(GuidovanRossum)目前python主要应用领域:·云计算·WEB开发·科学运算、人工智能·系统运维·金融:量化交易,金融分析等,作为动态语言的python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛·图形GUIpyt..
分类:编程语言   时间:2016-12-20 07:52:25    阅读次数:276
org.apache.log4j.Logger 详解
org.apache.log4j.Logger 详解 1. 概述 1.1. 背景 在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的 :监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作;跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据;担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码 ...
分类:Web程序   时间:2016-12-19 10:52:37    阅读次数:146
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之邮箱统计分析(十九)
不多说,直接上代码。 假如这里有一份邮箱数据文件,我们期望统计邮箱出现次数并按照邮箱的类别,将这些邮箱分别输出到不同文件路径下。 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Email; import java.io.IOException;import org.ap ...
分类:Windows程序   时间:2016-12-12 22:15:11    阅读次数:415
点云的滤波
激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集。另外,测量中的误差会产生稀疏的离群点,使效果更糟。估计局部点云特征(例如采样点处法向量或曲率变化率)的运算很复杂,这会导致错误的数值,反过来有可能导致点云的配准等后期处理失败。 以下方法可以解决其中部分问题:对每个点的邻域进行一个统计分析,并修剪掉那些不符合 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-08 21:31:10    阅读次数:334
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