摘要：
## 决策树（Decision Tree）分类算法原理及应用### 1.1 概述决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 阅读全文
posted @ 2020-11-16 09:31
jingjjing
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摘要：
## 朴素贝叶斯分类算法原理### 1.1 概述贝叶斯分类算法时一大类分类算法的总称。贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据。朴素贝叶斯分类算法时贝叶斯分类算法中最简单的一种。注：朴素的意思时条件概率独立性### 1.2 算法思想- 朴素贝叶斯的思想是这样的：如果一个事物在一些属性条件 阅读全文
posted @ 2020-11-16 09:30
jingjjing
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摘要：
## Spark机器学习之协同过滤算法### 一、协同过滤##### 1.1 概念 - 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。其内在思想是相似度的定义 ##### 1.2 分类1. 在基于用户的方法的中，如果两个用户表现出相似的偏好（即 阅读全文
posted @ 2020-11-16 09:29
jingjjing
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#### 1 设置副本集 #!/bin/bash #mongodb 进入client 并use admin cd /usr/mongodb/bin MongoDB='./mongo 192.168.1.7:37017' $MongoDB <<EOF use admin rsconf={ "_id" 阅读全文
posted @ 2020-11-16 09:28
jingjjing
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