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- spark大小:1MB【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。【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。0 496浏览免费
- 中国大学MOOC大小:33MB本资源为中南大学在中国大学慕课网上开设的课程《科学计算与MATLAB语言》的pdf学习总结,pdf讲义中包含了本人学习过程中以pdf批注形式记录的笔记,建议使用Adobe Acrobat Reader DC软件阅读pdf文件。欢迎使用该笔记学习matlab。本资源为中南大学在中国大学慕课网上开设的课程《科学计算与MATLAB语言》的pdf学习总结,pdf讲义中包含了本人学习过程中以pdf批注形式记录的笔记,建议使用Adobe Acrobat Reader DC软件阅读pdf文件。欢迎使用该笔记学习matlab。0 1421浏览免费
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- matlab大小:52KB适合新手学习,注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题,常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法: 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6,直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度,粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是,粒子群算法的效果受到许多因素的影响,例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果,可能需要适当调整算法的参数和初始值,并进行多次实验以找到最优的设置。 此外,对于特定的定点选址问题,也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进,以提高算法的性能和效果。适合新手学习,注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题,常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法: 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6,直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度,粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是,粒子群算法的效果受到许多因素的影响,例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果,可能需要适当调整算法的参数和初始值,并进行多次实验以找到最优的设置。 此外,对于特定的定点选址问题,也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进,以提高算法的性能和效果。5 328浏览免费
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- 问卷分析大小:179KB问卷分析详细版-SPSS回归分析-信度效度分析-描述统计分析-差异分析(包含数据问卷) 本次调查研究共收集问卷 XXX份,剔除无效问卷 XX 份,问卷有效率 XXX%。本次调查研究共设置21道题,人物画像设置6题(1-6题),两道多选题(7-8题),量表题13道(9-21题),其中量表题共设置四个维度。 在定量分析之前,通过描述性统计分析对人物画像进行分析。(这部分可以加入差异分析比如卡方分析、方差分析等方法,此处未做) 一般完整的最常用的是探索性因子分析+验证性性因子分析。但现在很多要求不严格的都是用KMO来验证其效度,严格意义上来说是不合理的。本文只用了KMO,不够严谨,不建议参考,可以做探索性因子分析+验证性性因子分析(后期出文章模板),如果要求不严格的话也可以直接用这个。问卷分析详细版-SPSS回归分析-信度效度分析-描述统计分析-差异分析(包含数据问卷) 本次调查研究共收集问卷 XXX份,剔除无效问卷 XX 份,问卷有效率 XXX%。本次调查研究共设置21道题,人物画像设置6题(1-6题),两道多选题(7-8题),量表题13道(9-21题),其中量表题共设置四个维度。 在定量分析之前,通过描述性统计分析对人物画像进行分析。(这部分可以加入差异分析比如卡方分析、方差分析等方法,此处未做) 一般完整的最常用的是探索性因子分析+验证性性因子分析。但现在很多要求不严格的都是用KMO来验证其效度,严格意义上来说是不合理的。本文只用了KMO,不够严谨,不建议参考,可以做探索性因子分析+验证性性因子分析(后期出文章模板),如果要求不严格的话也可以直接用这个。0 830浏览免费
- 软件/插件大小:761KB这个是针对数学建模的评价类算法工具箱,工具箱有多种评价方法,包括层次分析法、TOPSIS法,熵权法、变异系数法、CRITIC法、主成分分析法、随机TOPSIS法、随机层次分析法-TOPSIS法、层次-熵权法、层次-变异系数法等多种综合评价方法,MATLAB2020以上或以下两个版本都有,安装方法已经附上,在MATLAB中导入数据可直接运行,免调试代码这个是针对数学建模的评价类算法工具箱,工具箱有多种评价方法,包括层次分析法、TOPSIS法,熵权法、变异系数法、CRITIC法、主成分分析法、随机TOPSIS法、随机层次分析法-TOPSIS法、层次-熵权法、层次-变异系数法等多种综合评价方法,MATLAB2020以上或以下两个版本都有,安装方法已经附上,在MATLAB中导入数据可直接运行,免调试代码0 235浏览免费
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