這部分主要是對數據進行探索性分析，結合直播內容做的總結（雖然直播的內容我沒完全看過，需要回放錄像）。 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA），摘抄網上的一箇中文解釋，是指對已有的數據（特別
學習目標 瞭解常用的機器學習模型，並掌握機器學習建模與調參流程 線性迴歸模型 線性迴歸對於特徵的要求 處理長尾分佈 理解線性迴歸模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391 決策樹模型
如何使用 Apriori 工具包 Apriori 雖然是十大算法之一，不過在 sklearn 工具包中並沒有它，也沒有 FP-Growth 算法。。這裏教你個方法，來選擇 Python 中可以使用的工具包，搜索工具包。 efficien
在達夢數據庫中，有幾種常用的數據遷移工具。1.DTS 2.DEXP 3.DMETL 4.DMHS 5.DMFLDR 在進行數據遷移時，需根據不同情況選擇不同的遷移工具。dmfldr適合數據量特別巨大的情
隨着近年來對推薦系統研究的開展，很多研究中的重點、難點問題得到研究者的關注和共識[7]，主要包括： 1）特徵提取問題 雖然在信息檢索中，文本等對象特徵的提取技術已經很成熟，但是推薦系統的對象不一定具有文本特徵或者文本不足以作爲描述[
達夢DCA培訓筆記——2020.1.7-9 1、體系架構 （1）邏輯存儲結構 1）表空間 2）頁 數據庫中最小的數據存儲單元; 默認大小爲 8KB; 頁大小在庫建好後不能改變； 3）簇 是數據頁的上級邏輯單元； 由同一個數據文件
上學時候寫的，貼在這，亦是懷念。。。
1. 數據庫由一個或多個表空間組成; 2. 每個表空間由一個或多個數據文件組成; 3. 每個數據文件由一個或多個簇組成; 4. 段是簇的上級邏輯單元，一個段可以跨多個數據文件; 5. 簇由磁盤上連續的頁組成，一個簇總是在一個數據文件中;
SVD：singular valuedecomposition 奇異值分解 本文總結自網絡，詳情見最後的參考鏈接： 奇異值分解可以實現降維的作用，例如講A分成X*B*Y三部分： 如圖所示，A元素個數是100萬乘以50萬，總共5
Scrapy框架學習筆記（一） 使用步驟： 1、首先建立自己的Item文件，其中定義的是抓取的內容的數據類型。 2、接下來建立自己的spider文件， 3、最後建立自己的pipeline文件，負責接收spider傳送過來的Item，並在這
1. 中位數(Median) N個數按大小排序，排在中間的那個數M成爲中位數。即N個數中有50%比M大或者小。 若N爲基數，則M爲中間的那個數；若N爲偶數，則M爲中間兩個數的均值。 2. 均值(Mean) N個數的平均值。公式M=SUM(
首先確認 ~/.bashrc 裏面有： export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$PYTHONPATH export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.
HDBSCAN HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是由Campello，Moulavi和Sander開發的聚類
