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Spark线性回归数据集测试（代码）
Spark线性回归数据集测试（代码）
线性回归数据
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Spark线性回归数据集
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线性回归
实验室：具有线性回归的探索性分析 概述 通过对Kaggle数据集使用线性回归来执行探索性分析。 功能任务和要求 选择适合线性回归的Kaggle数据集。 将收到的数据加载到Pandas DataFrame中。 显示数据集的前五行。 显示描述和数据集信息。 确保已将任何日期列强制转换为DataFrame中的datetime对象。 使用回归模型，将数据分为训练和测试数据。 将训练分解为回归模
Linear Regression Data-set 线性回归数据集-数据集
练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv
Spark mllib 线性回归测试数据
5星 · 资源好评率100%
Spark mllib 线性回归算法测试数据
线性回归数据集
.csv格式的线性回归的实验数据集，可以比较简单地拟合成一个直线。
线性回归模型训练数据集
线性回归模型常用训练数据集，包含50_Startups.csv与studentscores.csv。
Spark 线性回归测试数据集 lpsa.data
参考个人博客《Spark RDD 论文详解（三）Spark 编程接口》了解详情
Spark_Linear_Regression:Spark（pyspark）点击率（CTR）预测表格Kaggle的线性回归
数据数据来自 ，是Kaggle展示广告挑战数据集的示例。 您可以在接受协议后下载该文件。 它被构造为观察线，其中首先是单击或没有单击（1,0），其余是要素开始之前您必须已安装apache spark和python。 另外，如果要将...
二手房数据分析预测.zip
基于Python以二手房信息为对象，爬取二手房价格、小区名称、地区、房屋数量、建造时间等信息，同时将数据存储于数据库，并...预测使用多元线性回归进行二手房销量的预测，包含项目的解释文档，使用前请认真查看说明文档
dlsa:使用Apache Spark实现的分布式最小二乘近似（dlsa）
在这项工作中，我们开发了一种分布式最小二乘近似（DLSA）方法，该方法能够解决分布式系统上的大量回归问题（例如，线性回归，逻辑回归和Cox模型）。 通过使用局部二次形式逼近局部目标函数，我们可以通过对局部估计...
机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载
机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集
机器学习（4）-多元线性回归：数据集与源码下载
5星 · 资源好评率100%
机器学习（4）-多元线性回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集
线性回归实验数据
5星 · 资源好评率100%
与我的博客内容同步http://blog.csdn.net/google19890102
线性回归python实现(含数据集)
5星 · 资源好评率100%
线性回归python实现(含数据集)，结构清晰，适合初学者学习
优化源代码全集线性回归非线性回归模型
4星 · 用户满意度95%
优化源代码全集线性回归非线性回归模型优化源代码全集线性回归非线性回归模型
社交媒体和股市预测：大数据方法-研究论文
大数据是来自传统和数字来源的大型数据集的集合，用于识别趋势和模式。 出于多种原因，计算机数据的数量和种类呈指数增长。 例如，零售商正在建立庞大的客户销售活动数据库。 组织正在致力于物流金融服务，公共社交...
The-Spark-Foundation-Internship:Spark Foundation数据科学和分析实习任务存储库
根据学习的小时数来预测学生的分数使用线性回归对自变量Hours进行无变量回归以预测可靠变量分数，并进一步使用此回归模型来预测每天学习9.25 hrs的学生分数。 模型验证已通过“适用性良好-R2，MSE”进行了评估。 ...
主动学习推荐系统的实现
代码开头数据集名称（dataset）需相应更改 4. 对比实验 FDT (Factorized Deicision Tree) python factorized_decision_tree.py dataset depth (dataset是数据集的名字，depth决定了树的高度) 输入： I*U 的矩阵 => ...
轻量级大规模机器学习算法库Fregata.zip
对于 10 亿 X 10 亿的数据集，Fregata 可以在 1 分钟内用内存缓存训练广义线性模型，或在没有内存缓存的情况下训练 10 分钟。通常，Fregata 比 MLLib 快 10-100 倍。算法无需调参（调参相对简单）：Fregata 使用 ...
大数据分析平台.docx
而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术...
计量数据（可用于经典线性回归模型的学习）
数据是关于大学生月消费额与其影响因素，样本量103个，虚拟变量3个（性别、年级、消费类型），影响变量16个（月总消费、月聚会次数、月课外学习时间、花呗额度、月兼职次数等等) ）
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析
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spark_examples:Spark程序的示例测试程序
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test_spark:测试 Apache Spark 的代码
测试火花 到目前为止，使用 K-means 和最大池化实现单层无监督特征学习。 实现是使用 Apache Spark 完成的。 学习架构基于论文“Learning Feature Representations with K-means”和“Emergence of object-selective features in unsupervised feature learning”。 上述架构
Spark简单测试案例
Spark自带案例、代码案例测试! 环境： Hadoop1.2集群和Spark1.0集群 3个节点的Ubuntu12.1系统机器
The-Sparks-Foundation-Internship
任务2：使用无监督的ML进行预测任务：根据给定的“ IRIS”数据集，预测最佳聚类数并直观地表示数据集： : 任务3：探索性数据分析Retail-SuperStore任务是： （i）作为业务经理，请尝试找出可以工作以获取更多利润的...
大数据程序：使用Spark和R编程语言的大数据程序
对于Credit数据集，与常规线性模型相比，岭回归和套索仅做了很小的改进。 我们可以添加到模型中的最简单的非线性类型是特征的成对相互作用。 如果xj和xk是不同的特征，则意味着我们也将xjxk视为特征。 在R中，成对...
Improving_Yelp_Ratings_with_ML：我们在此小组项目中的目标是将Yelp评论中的NLP和其他功能应用于输出新的5星级的模型中，以使评论和星级之间的差异减少。 为了使我们的模型更加健壮，我们还将基于阅读评论的新用户星级（意味着未撰写评论的人仅根据评论文本给出了星级），以便将其添加到我们的模型中更好地反映了评论情绪。 我们使用了多种ML模型，包括：朴素贝叶斯，k-NN，K-Means，LSTM，N-Gram，TD-IDF和线性回归
数据集链接：Yelp的数据集在Kaggle重点是餐馆， 问题：在Yelp上搜索餐厅时，您是在看星级还是阅读评论？ 你们都看吗？ 鉴于评论是高度主观的，并且星级会受到业务绩效各个方面的影响，我们是否可以使用机器学习来...
预测算法调研报告.doc
Spark项目是使用函数式语言Scala开发的，利用Scala开发的Spark应用程序可以像操 作本地数据集一样操作分布在Spark集群中的分布式数据集。Spark基于RDD的一栈式解决 方案，将批处理、交互式查询、Streaming流计算、...
火车订票系统java源码-house-price-prediction:这个存储库是关于处理抓取的房屋/公寓数据并预测它的价格
将获取的数据摄取到多元线性回归模型中，以根据提供的特征预测价格。 Part-i) HousePricingPreProcessor.py 的实现（数据工程部分） 创建一个从源系统读取数据集的 Spark 应用程序。 数据集文件包含损坏的记录或多行...
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谢小痞
2020-07-23
应该给-1分，骗人的，根本没有代码！！
c_yue520
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