摘要：
构建广义线性模型 先了解一下指数族分布的形式，如果一个分布能用以下的形式写出来，则这个式子为指数族分布 稍微对比思考会发现，之前的分类用的伯努利分布以及高斯分布都是属于指数族分布的 对于伯努利分布，有如下的式子 与指数族的式子相对比会发现，对应关系为 即 其实也就是我们上篇博客说到的logi 阅读全文
posted @ 2018-10-18 20:43
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分类和逻辑回归 在之前说过了线性回归的一些问题，线性回归常常用在一些预测值为连续的情况下，但生活中有的结果是以离散的形态分布的，比如下雨还是不下雨，浏览到新闻会点击还是不会点击，看到商品买还是不买，这些都是有特定的结果类别的，我们称这一类问题为分类问题 对于二元分类的问题，从线性的角度来看，最终的预 阅读全文
posted @ 2018-10-16 08:26
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摘要：
从概率角度解释线性回归 上篇博客说到了线性回归的成本函数以及其拟合方案，但我们为什么要这样来定义成本函数呢？ 我们先假设目标变量和自变量满足以下关系 其中表示误差项，因为我们在建模时选择的特征种类是有限的，所以有的隐含的特征我们是会忽略的，这种情况不可避免，毕竟我们不可能一开始知道所有的影响因素 阅读全文
posted @ 2018-10-12 09:00
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有监督学习和无监督学习： 机器学习是如今用处较多的一个技术，机器学习，顾名思义，就是计算机替代人类主动去学习并掌握住事物发展的规律，从中拟合出自己想要的模型函数 首先先讲讲机器学习中的主要分类，机器学习分为监督学习和非监督学习，从名字中来理解，监督学习就是有监督的学习，那么是什么来监督呢，在机器学习 阅读全文
posted @ 2018-10-12 08:58
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摘要：
在信息匹配的环节，有根据权重进行匹配的需求。用户输入的字段有: (job_name(期望工作),city(期望工作城市),sala(期望工作薪水),self_jy(个人经验),self_xl(个人学历)) 我们希望通过以上条件实现智能化的匹配。具体思路如下： 在spark分析程序中将读取Hbase中 阅读全文
posted @ 2018-10-10 22:32
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一、linux的安装配置 1、 安装虚拟机（VMware） 在本机上安装VMware，此处为Vmware压缩包（包括安装包以及注册码） 链接：https://pan.baidu.com/s/1OKYP-UOpAWpcEITQfkVQTA 密码：mwi7 2、新建linux虚拟机 首先进入vmwa 阅读全文
posted @ 2018-10-10 22:28
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在运行实例代码时候，在命令行中log4j的日志中，有时会出现这样的日志，没有warning也没有error，但就是出现不了结果。 18/06/17 21:12:09 INFO scheduler.JobScheduler: Added jobs for time 1420953009000 ms 1 阅读全文
posted @ 2018-10-10 22:22
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一段很简单的爬虫程序，爬取的网站为http://www.tianqihoubao.com，可以自己修改爬取城市以及爬取的月份，这里爬取的是1到7月的数据 from bs4 import BeautifulSoup import requests import pymysql import warni 阅读全文
posted @ 2018-10-10 22:19
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