摘要： 1.spark_core 2.spark_sql 3.spark_ml ...
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2016-12-21 23:50:54
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SML（一） 1. ML是一个函数式编程语言，理论基础为λ演算。 2. 变量声明 val x = e; 标准类型：单元（unit）、布尔（bool）、整型（int）、字符串（string）、实数（real）、元组（tuple）、记录（record）、列表（list） 1）负数表示：负号用“~”表示， ...
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2016-12-12 23:53:27
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在spark.ml中，实现了加速失效时间（AFT）模型，这是一个用于检查数据的参数生存回归模型。 它描述了生存时间对数的模型，因此它通常被称为生存分析的对数线性模型。 不同于为相同目的设计的比例风险模型，AFT模型更容易并行化，因为每个实例独立地贡献于目标函数。 当在具有常量非零列的数据集上匹配AF ...
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2016-12-09 19:21:46
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4种角色作用:管理服务器:负责各个数据存储服务器的管理,文件读写调度,文件空间回收以及恢复.多节点拷贝元数据日志服务器:负责备份master服务器的变化日志文件，文件类型为changelog_ml.*.mfs，以便于在masterserver出问题的时候接替其进行工作数据存储服务器:负责连接管理服务..
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2016-12-09 01:41:50
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重要的思想转变：HTML中的ML是标记语言，HT是超文本hypertext。 文本只要存为html格式，浏览器就能显示它，但你要是在文本加上一些标记，浏览器会按照约定的方式读取它，这样文本就会显示得更好看一些更有结构一点。所以是先有的文本，然后再有的标记，有了标记还不够，还得有HT，就是超文本，得有 ...
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2016-12-05 07:37:52
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yaml写法的简单例子。将 $ ./ 1 2 3 4 5 命令的参数（代表图片地址）写入yaml中。 写yaml文件。 参考：[OpenCV] Samples 06: [ML] logistic regression 读xml文件。 { /* * Jeff --> Load xml. * trans ...
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2016-12-01 14:33:44
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总述：这篇文章是一次听讲座，吴大鹏教授做的why deep learning works，佛罗里达大学教授，很有名。自己对该讲座做个理解。 一、深度学习的背景相关介绍 1、machine learning：一般的ml只针对线性分类，即只是一个linear methods。 2、neural netw ...
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2016-11-30 16:44:39
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机器是如何模拟人来学习的？ 人： observations >learning >skill 人从出生开始经过大量的观察（也可能经过身边的的指导）进行学习然后得到相应的技能（比如小孩认车） 机器：data >learning >skill 机器从大量的数据里学习获得相应的技能 对于机器来说skill ...
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2016-11-27 13:45:01
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案例银行办信用卡--获得感知机 我们到银行办信用卡时，银行并不是直接就给你办卡的，而是会根据你的一些个人信息、消费信息、个人信誉等指标综合考虑后，才会决定是否给你办卡（不像现在银行办信用卡有点随意）。 银行要考虑的指标比如age,salary,year in job,current debt等我们称 ...
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2016-11-27 13:44:01
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摘要： 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取，转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切... ...
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2016-11-25 20:15:22
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