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    2019-11-21 18:18:19
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  • 作者将讨论机器学习概念以及如何使用sparkMLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。1.引言Spark机器学习API包含两个package:spark.mllib 和spark.ml。spark.mllib 包含基于弹性数据集(RDD)的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有:相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据...
    2019-05-17 16:02:39
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  • 数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具,当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法,对于初学者来说,面对这些模型总是无从下手。因此,后面的论述主要以处理数据的流程入手,把每个方法带入到数据处理的步骤中来讲,使得这些方法在数据处理中的具体位置有一个清晰的显示,有利于理解这些方法。
    2017-12-12 21:08:54
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  • 1.什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测。2.数据类型离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所有这些数据全部都是整数,而且不能再细分,也不能进一步提高他们的精确度。连续型数据:变量可以在某个范围内取任一数,即变量的取值可以是连续的,如,长度、时间、质量值等,这类整数通常是非整数,含有小数部分。总之,离散型是区间内不可分,连...
    2018-06-17 22:38:39
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  • 2019.1.28写这系列的博客,记录对机器学习的使用准用机器学习知识对股票STOCK进行分析由于本人对金融知识也不太了解,其实对机器学习也是新手,就先搞起来,在优化吧最终目的就是自动化股票交易,不关注数量,只关注买入卖出的时机,以及最大化收益暂时准备分一下几个步骤,类似机器学习流水线数据处理贯穿始终1.行业分类,目的筛选出优质行业(准备非监督,试试看,会自动分成什么样)2.股票筛...
    2019-01-28 23:05:40
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  • 文章目录目录1.分配更多的内存2.使用较小的样本3.将数据提交至服务器上4.更改数据格式5.使用数据流方式或者逐行读入的方法6.使用关系数据库7.使用大数据平台目录在实际的生产过程中,我们经常会遇到数据文件太大,而无法直接读入到计算机中进行处理,或者因为数据量太大,读入内存后运行出错。因此,如何解决大数据的读入问题是解决大数据机器学习的第一步。1.分配更多的内存如果硬件可以支持分配更多...
    2019-03-18 08:32:18
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  • 1.大数据与机器学习的关系:大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算,机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型,用机器学习算法对数据进行计算的到的模型,从而决定我们的预测与决定的因素(比如在大数据用户画像项目里,生成的特殊用户字段)。2.大数据在机器学习的应用目前市场实际开发模式中,应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢,我们接下来来说明,首先目前大数据的架...
    2018-09-21 10:00:46
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  • 张长水:大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习从机器学习角度看,“大数据”指的是数据量大,数据本身不够精确,数据混杂,数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战:数据量大导致计算困难分布在不同服务器上的数据存在一定联系,这些数据基本上不满足“独立同分布”假设,传统的模型和算法很难适应。大数据时代给机器学习带来新的机遇:在某些应用条件下,高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本,
    2014-07-24 16:04:01
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  • 1、机器学习模型需要先选定算法模型,设计好算法模型后,需要输入数据,而数据是从实际的问题抽象而来;2、实际问题提取的特征值构成数据,而特征值的个数,我们通常称之为维度,维度的个数决定了系统的复杂性;3、特征工程(特征提取)就是指从实际问题中提取出数据相关的属性;4、
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    2018-06-12 22:04:30
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