大数据-199 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 模型 决策与条件 香农熵计算
左图表示了特征空间的一个划分,假定现在只有 W10 和 W20 两个决策点,特征空间被决策点沿轴划分,并且相继划分相互正交,每个小矩形表示一个区域,特征空间上的区域构成了集合,X 取值为区域的集合。由于决策树表示一个条件概率的分布,所以深浅不同的决策树对应着不同的复杂度的概率模型,其中决策树的生成只
大数据-197 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 泛化能力 交叉验证
在业务中,我们训练数据往往都是以往已经有的历史数据,但我们的测试数据却是新进入系统的数据,我们追求模型的效果,但是追求的是模型在未知数据集上的效果,在陌生的数据集上表现的能力被称为泛化能力,即我们追求的是模型的泛化能力。通常来说,我们认为经过验证集找出最终参数后的模型的泛化能力是增强了的,因此模型在
大数据-196 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 算法库实现 案例1 红酒 案例 2 乳腺癌
KNN 中的一个超参数,所谓“超参数”,就是需要人为输入,算法不能通过直接计算得出这个参数,KNN 中的 K 代表的是距离需要分类的测试点 X 最近的 K 个样本,如果不输入这个值,那么算法中重要部分“选出 K 个最近邻”就无法实现。如果选择的 K值较小,就相当于较小的领域中的训练实例进行预测,这时
大数据-200 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 数据集划分 决策树生成 ID3 C4.5
而在信息熵指数的指导下,决策树生成过程的局部最优条件也非常好理解:即在选取属性测试条件(attribute test condition)对某节点(数据集)进行切分的时候,尽可能选取使得该节点对应的子节点信息熵最小的特征进行切分。同时我们知道,全局最优树没有办法简单高效的获得,因此此处我们仍然要以局
大数据-194 数据挖掘 机器学习理论 有监督、无监督、半监督、强化学习
从上图我们看出,对于复杂的数据,低阶多项式往往是欠拟合的状态,而高阶多项式则过分捕捉噪声数据的分布规律,而噪声数据之所以称为噪声,是因为其分布毫无规律可言,或者其分布毫无价值,因此就算高阶多项式在当前训练集上拟合度很高,但其捕捉到无用规律无法推广到新的数据集上,因此该模型在测试数据集上执行过程将会有
【大数据】数据分析之Spark框架介绍
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,它基于内存计算的大数据并行计算框架,能够显著提高大数据环境下数据处理的实时性,同时保证高容错性和高可伸缩性。上面的示例代码展示了如何使用 Java 编写 Spark 应用程序来处理不同类型的数据和任务。然而,由于 Spark 的广泛功能和 Java
机器学习实验报告——朴素贝叶斯
朴素贝叶斯模型的简单性和高效性使其成为许多实际问题的首选方法之一,尤其是在数据量大、特征独立性高或需要快速原型开发的场景中表现突出。
基于大数据的亚健康人群数据可视化设计和实现
随着B/S结构的不断发展,使用的人也不断增加,从而带动了AJAX技术的发展,和B/S结构一样,它也能在客户端上处理程序,这便缓解了服务器的负担,提高了交互性,而且实现了局部实时刷新。另外在原本的Spring中由于随着项目的扩大导入的jar包数量越来越大,随之出现了jar包版本之间的兼容性问题,而此时
基于Spark 的零售交易数据挖掘分析与可视化
我们使用了 PySpark 来处理一个电商数据集,数据存储在 HDFS 上。通过 SQL 和 RDD 操作实现了多个业务需求分析,并最终将结果保存为 JSON 文件,用于前端展示。后端 Web 服务采用 Bottle 框架,提供静态文件服务和页面展示。
【笔记】Hive基础
Hive基础知识点,基本语法与操作
数据仓库和数据挖掘是数据处理和分析中的两个重要概念,它们在现代商业智能和决策支持系统中扮演着关键角色
确定哪些性能指标对你的数据仓库最为重要。常见的KPIs包括查询响应时间、吞吐量、资源利用率(CPU、内存、I/O)、并发用户数等。
什么是大数据?一文讲清大数据的概念、演进、趋势、产业链及关键技术!
大数据这个词,不管您是不是相关行业的从业者,也都听过无数遍了,但对于大多数人来说,并不能清楚的讲出什么是大数据。今天小兵尝试通过通俗的语言,结合贴近生活的例子,将大数据及相关的概念一次讲清楚。
基于数据挖掘的航空客户满意度分析预测系统
航空公司致力于提供多样化的服务以满足乘客需求,包括但不限于提供免费无线网络、免费食物饮品、提供网上预约服务、飞机出口位置、座椅舒适度、卫生状况等,并希望以此提升乘客满意程度;此外,乘客满意度还受到乘客自身因素的影响。本系统利用数据挖掘、机器学习算法挖掘影响客户满意度的重要因素,最优模型的测试集预测准
【智能大数据分析 | 实验二】Spark实验:部署Spark集群
智能大数据分析实验二,Spark实验:部署Spark集群。理解Spark体系架构,学会部署Spark集群,能够配置Spark集群使用HDFS。最后在master上提交并运行Spark示例代码WordCount,上传至HDFS。
EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议(BDDM 2024)
序列处理与分析、网络挖掘、高性能数据挖掘算法、关联挖掘、基准和评估、交互式数据挖掘、数据挖掘就绪结构和预处理、数据挖掘可视化。大数据分析、人工智能、大数据网络技术、大数据搜索算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习、大数据可视化分析。数据挖掘基础、数据挖掘的挑战、并行和分布式数据挖掘算法
为数据仓库构建Zero-ETL无缝集成数据分析方案(上篇)
服务之间直接集成,不需要使用额外组件完成数据 ETL 的工作。把各种各样的数据都连接到执行分析所需要的地方,实现数据平滑“无感”的流动。它可以帮助用户最大限度地减少甚至消除构建 ETL 数据管道的复杂性。提高敏捷性。简化了数据架构并减少了数据工程的工作量。它允许增加新的数据源,而无需重新处理大量数据
大数据产业链图谱_产业链全景图_大数据行业市场分析
大数据产业链上游为基础支持层,包括数据源、数据采集、底层技术、数据安全等环节,中游为数据处理层,包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等环节,下游主要为行业应用、解决方案及通用产品。
地方招商之变:告别税收引商,产业链招商成新引擎!
8月1日,我国实施《公平竞争审查条例》,标志着地方“税收奖补”式招商引资模式日暮途穷。地方招商引资模式正在向基于数字化基础的“产业链招商”模式转型,产业链招商通过补链强链、供应吸附、资源共聚等方式能够有效提高招商质量和效率,促进产业集群,降低产业风险,帮助区域提升产业链水平、完整度和竞争力,保障和促
揭秘!国内10大低代码构建平台
通过内置的移动设备管理(MDM)功能,Zoho Creator实现了一键式的移动应用部署和分发,使得开发者可以轻松地将应用部署到目标用户的移动设备上,无需通过应用商店。Zoho Creator 提供了一个直观的拖放界面,用户可以通过简单的拖拽操作来设计和构建应用界面,无需编写任何代码,极大地简化了开
【理论篇】数据挖掘 第四章 数据仓库与联机分析处理
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理者的决策过程”。面向主题的(subject-oriented):数据仓库围绕一些重要主题,如顾客、供应商、产品和销售组织;集成的(integrated):通常,构造数据仓库是将多个异构数据源,如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录