scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战

Python机器学习之决策树算法实例详解

本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些从数据集中创造的规则。决策树的优点为：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点为：可能产生过度匹配的问题。决策树适于处理离散型和连续型的数据。 在决策树中最重要的就是如何选取用于划分的特征 在算法中一般选用ID3，D3算法的核心问题是选取在树的每个节点要测试的特征或者属性，

python机器学习理论与实战（四）逻辑回归

从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧，之所以“正规”因为它开始要建立价值函数（cost function），接着优化价值函数求出权重，然后测试验证。这整套的流程是机器学习必经环节。今天要学习的话题是逻辑回归，逻辑回归也是一种有监督学习方法（supervised machine learning）。逻辑回归一般用来做预测，也可以用来做分类，预测是某个类别^.^！线性回归想比大家都不陌生了，y=kx+b,给定一堆数据点，拟合出k和b的值就行了，下次给定X时，就可以计算出y,这就是回归。而逻辑回归跟这个有点区别，它是一种非线性函数，拟合功能颇为强大，而且它是连续函数，可以对其求导，这点很重要，如

Python实战案例，机器学习算法，实现垃圾邮件识别.pdf

Python实战案例，机器学习算法，实现垃圾邮件识别

用python实现机器学习的经典模型和算法

用python实现机器学习的经典模型和算法

Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台开发实战

全都是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的，学习过后，真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及...

大数据项目实战：电商推荐系统

打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供...

DataFunSummit：2022年大数据存储架构峰会PPT合集（52份）.zip

DataFunSummit：2022年大数据存储架构峰会PPT合集（52份）。 JuiceFS-为云而生的分布式文件系统 未来数据库需要关心的硬核创新 云原生开源分布式存储CubeFS在数据湖的探索与实践 数据编排技术的应用 基于云上对象...

企业级电商大数据推荐系统实战

量身定制打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐...

旅游大数据平台方案.docx

在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是...

Python机器学习进阶实战视频教学

购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务，学习过程中建议大家先掌握机器学习经典算法再加入进阶实战课程中。课程整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带大家轻松入门机器学习各大高深算法并结合真实数据集进行项目实战。

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机器学习实战中文英文pdf+数据集+代码

python机器学习入门实战小结

本文来自jianshu，本文使用机器学习入门经典例子泰坦尼克号乘客生存预测来实际操作，将对应的算法应用在给出的数据集上进行预测的详细过程。随着人工智能的兴起，越来越多的机器学习爱好者加入了学习的行列，但是大多数机器初学者在入场时迷路了，因为他们陷入了黑盒子的方式，使用他们不明白的科学计算库和算法。本文根据作者最近一个月的学习心得，结合一些书上经典的学习案例，总结一下一个月功力小白对机器学习的认识。希望能在实际学习中给你带来启发，祝您好运！一个比较经典问题：预测二元事件的结果。换句话说，就是它不是发生就是没有发生。例如，你赢了或者没有赢，你通过了考试或者没有通过考试，你被接受或者不被接受等。常见

2020人工智能与机器学习创新峰会PPT汇总.zip

十、企业级大数据架构演进 基于阿里云数据湖分析服务DLA快速构建数据湖解决方案 Delta Lake在实时数仓中的应用实践 滴滴数据平台建设实践 美图PB级大数据基础架构升级之路 十一、区块链 新基建下可信区块链网络建设...

人工智能与机器学习2021共39份.zip

万亿参数推荐模型预估架构演进之路.pdf 中文文本自动校对技术的研究与应用.pdf 京东多模态商品营销文案自动生成实践.pdf 人工智能与机器学习2021共39份.zip 人机结合_产业互联网智能化之路1123.pdf 内容安全中的多...

高分毕业设计 基于Hadoop+Kafka+Spark大数据平台的新闻日志分析处理及可视化系统源码+部署文档+全部数据资料.

【资源说明】 高分毕业设计 基于Hadoop+Kafka+Spark大数据平台的新闻日志分析处理及可视化系统源码+部署文档+全部数据资料. 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

Scala-升级版.docx

Scala快速入门（适合为学Spark学习Scala的同学）Word文档

基于spark的图书推荐系统

推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。 在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题（shtd）

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

大数据全套教程完整版

大数据基础到精通完整版， 涵盖技术点：python 基础 java基础，mysql,oracle,ssm框架，linux,hadoop,hbase,zookeeper,flume,scala,spark。资源宝贵，速度下载

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。

spark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz

spark 3.3.1 使用 cdh 6.3.2 的hadoop版本。可以直接兼容并配合文档进行cdh spark-sql的使用。 具体查看https://editor.csdn.net/md/?articleId=127997188

Spark气象监测数据分析：代码整合，包括预处理，分析，数据可视化

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统

在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，大数据分析离不开可视化这一工具的推动。 基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统，以B/S模式开发。通过Hadoop中Sqoop进行数据导入转换。以MapReduce构建数据分析，数据分析维度包括每日登录人数分析、平均学习时长分析、学习行为次数分析、每日活跃情况分析和分时段学习人数分析。最终使用ECharts可视化工具来对在线教育平台在学习过程中产生的数据进行可视化大屏展现,让更多人感受到可视化大数据的魅力。

python爬虫爬取股票评论，调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理，股票涨跌和评论的关系

python爬虫爬取股票评论， 调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理， excel作图 股票涨跌和评论的关系

大数据面试大总结300页.zip

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spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz

Apache Spark版本3.1.3。Linux安装包。spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz

sbt-1.9.0.tgz

sbt-1.9.0.tgz