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第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB（单节点）环境配置2.2 Redis（单节点）环境配置2.3 ElasticSearch（单节点）环境配置2.4 Azkaban（单节点）环境配置2.4.1 安装 Git2.4.2 编译 Azkaban2.4.3 部署 Azkaban Solo2 阅读全文
posted @ 2019-05-23 21:57
黑泽君
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第1章 项目体系架构设计1.1 项目系统架构1.2 项目数据流程1.3 数据模型第2章 工具环境搭建第3章 创建项目并初始化业务数据3.1 在 IDEA 中创建 maven 项目3.1.1 项目框架搭建3.1.2 声明项目中工具的版本信息3.1.3 添加项目依赖3.2 数据加载准备3.2.1 mov 阅读全文
posted @ 2019-05-22 15:49
黑泽君
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第十章 项目系统设计10.1 项目系统设计（上）10.2 项目系统设计（中）10.3 项目系统设计（下） 第十章 项目系统设计 10.1 项目系统设计（上） 1、主要内容概述 2、项目框架文字说明 3、数据生命周期 4、大数据处理流程--实时处理 5、大数据处理流程--离线处理 6、我们的目标 7、 阅读全文
posted @ 2019-05-22 15:35
黑泽君
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第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐 第九章 推荐系统算法详解 9.1 常用推荐算法分类 9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像 9.1.2 基于内容的推荐与特征方程 特征按照 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:23
黑泽君
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第七章 监督学习--简单线性回归模型7.1 最小二乘法求解线性回归7.2 梯度下降法求解线性回归7.3 调用 sklearn 库求解线性回归第八章 监督学习--分类模型8.1 K 近邻（KNN）模型8.2 逻辑斯蒂回归模型8.3 决策树模型第九章 无监督学习--K 均值聚类模型9.1 聚类--k 均 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:20
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LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤0.引入依赖1.数据准备2.算法的实现3.测试 LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.数据准 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:17
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TF-IDF算法代码示例0.引入依赖1.定义数据和预处理2.进行词数统计3.计算词频 TF4.计算逆文档频率 IDF5.计算 TF-IDF TF-IDF算法代码示例 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:17
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无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:16
黑泽君
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有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试 有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN） 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:15
黑泽君
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有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 阅读全文
posted @ 2019-05-18 08:15
黑泽君
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