摘要： 聚类概念 在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律。此类学习任务中研究最多的是聚类。 聚类视图将数据中的样本分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。每个簇有各自的性质。 聚类既能作为一个单独过程，用于寻找数据内在的分布结构，也可以作为 阅读全文

摘要： 找到一篇很好的SVM学习笔记[https://blog.csdn.net/Revendell/article/details/84674024]，良心推荐。 在样本空间中，划分超平面可通过线性方程来描述： 其中w是法向量决定了超平面的方向，b为位移项，决定超平面与原点之间的距离。 支持向量 距离超平 阅读全文

摘要： 引自[https://www.cnblogs.com/czdbest/p/5771500.html] 对p(x|y)建模。根据大象的特征学习出一个大象模型，根据狗的特征学习出狗的模型，对于新的样本，将特征分别放到两个模型，哪个概率大，就确定是哪种动物。 p(x|y)建模后，用贝叶斯定理，可以算出p( 阅读全文

摘要： 只是学习笔记，杂乱。 在[https://blog.csdn.net/Cdd2xd/article/details/75635688]有更好的归纳和解释。 基本形式 线性模型，具有更好的可解释性，每个参数有表示的意义。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 要训练w使得代价函 阅读全文

摘要： HBaseDao 初始化函数,init()创建命名空间和表 插入数据函数，rowkey和数据 明显看出封装数据对象后，代码简洁。 BaseDao HBaseDao的具体实现方法。 start()，建立连接和获取Admin end()，关闭连接和admin createTableXX(),创建表，输入 阅读全文

摘要： 流程 kafka配置 创建消费者 关注主题ct 获取数据 将数据写入HBase consumer.properties是kafka集群的配置信息，calllog是数据封装对象。 写入HBase具体代码 https://www.cnblogs.com/chenshaowei/p/12736522.ht 阅读全文

摘要： 准备工作 需要先安装好Zookeeper集群和Hadoop集群 Zookeeper集群启动 ./bin/zkServer.sh start ./bin/zkServer.sh start ./bin/zkServer.sh start Hadoop集群启动 ./sbin/start-dfs.sh . 阅读全文

摘要： 采集文件call.log的数据到kafka，并从kafka消费者控制台获取数据。 flume+kafka是目前大数据很经典的日志采集工具。文件数据通过flume采集，通过kafka进行订阅发布并缓存，很适合充当消息中间件。 准备工作 启动zookeeper,kafka集群 在kafka创建ct主题， 阅读全文

摘要： 给定一个链表，删除链表的倒数第n个节点，并且返回链表的头结点。 两次循环 思路：第一次循环找出链表的总长度，第二次循环将倒数第n个节点删除。 在链表头结点前加一个空节点，可以简化操作，对于删除头结点的情况不用特殊处理。 一次循环 思路：一次循环就要在循环中确定倒数n个节点的位置。设置两个指针p,q， 阅读全文

摘要： kafka安装前提 需要安装对应版本的scala，jdk，zookeeper 安装步骤 解压 改名+增加权限 建立日志存放路径 更改配置文件server.properties 配置环境变量 将/kafka目录分发给其他节点hadoop2,hadoop3 需要在各自的配置文件server.proper 阅读全文