1.LA框架的提出 最早由Twitter工程师Nathan Marz提出来,它是一种大数据软件设计架构,其目的是指导用户充分利用批处理和流式计算技术各自的优点,在延迟、吞吐量...
1.LA框架的提出 最早由Twitter工程师Nathan Marz提出来,它是一种大数据软件设计架构,其目的是指导用户充分利用批处理和流式计算技术各自的优点,在延迟、吞吐量...
Hadoop与Spark开源大数据技术栈如下图: (1)数据收集层:主要由关系型与非关系型数据收集组件、分布式消息队列构成。 ①Sqoop/Canal:关系型数据收集和导入工...
从数据在信息系统中的生命周期看,大数据从数据源开始,经过分析、挖掘到最终环节获得价值一般需要经过6个主要环节:数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析和数据...
1.大数据的概念 2015年国务院向社会公布了《促进大数据发展行动纲要》明确提出了大数据的基本概念:大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,...
虽然PhantomJS的开发者已经停止更新了,但现存版本依旧可以使用,仍然可以用来解决爬虫中遇到的某些问题,所以还是很值得了解学习一下的。 (1)下载:https://pha...
import numpy对数据进行操作,创建数组,生成随机数 ·numpy.concatenate()数据集成 import pandas导入数据,为数据指定索引,引用数据框...
sklearn库中自带的标准数据集有: 前面有用到过的数据集说明: (1)波士顿房价数据集(boston)包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城...
1.关联分析 关联分析是从大量数据中发现项集之间的相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过...
1.人工神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是在受到了生物学的启发后创建的,在某种程度上它是对生物大脑的一种模拟。人们仿照生物...
1.聚类 聚类属于无监督式学习。在无监督式学习中,训练样本的标记信息是未知的,算法通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质和规律。聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相...
1.支持向量机(SVM)概述 (1)支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种二元分类模型,它是一类模型的统称,其中包括: ①线性可分支持向量...
1.CART算法与ID3算法对比 (1)CART算法解决了ID3算法的不足,既能用于分类问题,又能用于回归问题。 (2)实际上,CART算法的主体结构和ID3算法基本相同,只...
1.决策树 决策树是应用广泛的一种归纳推理算法。在分类问题中,决策树算法基于特征对样本进行分类,构成一棵包含一系列if-then规则的树,在数学上可以将这棵树解释为定义在特征...
1.fetch_newsgroups模块 sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=’train’,...
1.贝叶斯公式 一般情况下,令F1,F2,...,FN表示一组互不相容事件,在E(新的证据)已发生的情况下,Fk发生的概率为: 其中: ·P(Fk)称为先验概率(Prior ...
1.回归分析 (1)回归的定义: 指研究一组随机变量(Y1,Y2,…,Yi)和另一组(X1,X2,…,Xk)变量之间关系的统计分析方法,又称多重回归分析。通常Y1,Y2,...
1.python数据分析 (1)数据建模:指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一个适合的模型对数据进行处理。模型的建立依赖于算法,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。 ...
1.TF-IDF算法 (1)TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,逆文本频数指数)算法 用于信息检索和数据挖掘的常...
1.字频统计:collections.Counter (1)指定文本 from collections import Countercnt = Counter()for wo...