摘要： hadoop_hive_zookeeper_kafka_spark平台搭建 阅读全文

摘要： (1)线性可分支撑向量机；(2)线性支持向量机；(3)非线性支撑向量机。在这里线性可分支撑机是后续算法的基础，通常都是在线性可分的目标函数基础之上加入核函数或者松弛因子，进而得到复杂的模型达到分类的目的。 （1）线性可分支撑向量机 首先线性可分数据集意味着在空间中两类数据集没有交集，我们可以通过寻找 阅读全文

摘要： 在对数据进行预处理时，我们经常会遇到数据的维数非常之大，如果不进行相应的特征处理，那么算法的资源开销会很大，这在很多场景下是我们不能接受的。而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性，如果能将数据的维度之间进行相应的处理，使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性，就可以达到降维的效果。 阅读全文

摘要： 这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans，这是聚类中非常简单的一个算法，它的算法思想与监督学习算法KNN（K近邻算法）的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量，不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类，而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类。接下来主要是我对《机器学习实战》算法示例的 阅读全文