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爱看球的领带
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Google大数据三篇著名论文----中文版
摘要: Google File System中文版Google Bigtable中文版 Google MapReduce中文版
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posted @ 2015-06-22 11:32 爱看球的领带
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2016年6月7日
推荐相关博客
摘要: http://blog.csdn.net/dustinsea/article/category/844619
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posted @ 2016-06-07 17:18 爱看球的领带
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2015年12月31日
基于hadoop的电影推荐结果可视化
摘要: 数据可视化1、数据的分析与统计使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数、电影类别数、人数、职业种类、点评数等。2、构建数据可视化框架这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发。以下是运行界面:图1 登录界面图2 点评电影展示图3 电影推荐
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posted @ 2015-12-31 15:58 爱看球的领带
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2015年12月13日
爬虫(heritrix框架)
摘要: Heritrix 下载目前 Heritrix 的最新版本是 1.14.4(2010-5-10 发布),您可以从 SourceForge(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/)上下载。每个版本都有四个压缩包,两个 .tar.gz ...
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posted @ 2015-12-13 22:07 爱看球的领带
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2015年10月10日
标准SVD和改进的SVD
摘要: 参考链接:http://www.cnblogs.com/yangxiao99/p/4752890.html参考链接:http://www.cnblogs.com/yangxiao99/p/4752904.html
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posted @ 2015-10-10 16:35 爱看球的领带
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2015年10月9日
基于矩阵分解的隐因子模型
摘要: 推荐系统是现今广泛运用的一种数据分析方法。常见的如,“你关注的人也关注他”,“喜欢这个物品的用户还喜欢。。”“你也许会喜欢”等等。常见的推荐系统分为基于内容的推荐与基于历史记录的推荐。基于内容的推荐,关键在于提取到有用的用户,物品信息,以此为特征向量来进行分类,回归。基于历史记录的推荐,记录用户的评...
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posted @ 2015-10-09 16:31 爱看球的领带
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SVD奇异值分解的几何物理意义资料汇总
摘要: 学习SVD奇异值分解的网上资料汇总:1、关于svd的一篇概念文,这篇文章也是后续几篇文章的鼻祖~http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd2、关于SVD物理意义分析比较透彻的文章http://www.cnblogs.com/LeftNo...
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posted @ 2015-10-09 10:18 爱看球的领带
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2015年8月25日
(大数据工程师学习路径)第五步 MySQL参考手册中文版----MySQL数据库管理
摘要: 一、MySQL权限管理账户权限信息被存储在mysql数据库的user、db、host、tables_priv、columns_priv和procs_priv表中。GRANT和REVOKE语句所用的涉及权限的名称显示在下表,还有在授权表中每个权限的表列名称和每个权限有关的上下文。当从早期的没有CREA...
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posted @ 2015-08-25 11:49 爱看球的领带
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2015年8月24日
(大数据工程师学习路径)第五步 MySQL参考手册中文版----MySQL视图
摘要: 一、CREATE VIEW语法CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] VIEW view_name [(column_list)] AS select_statement [WITH [CA...
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posted @ 2015-08-24 16:59 爱看球的领带
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(大数据工程师学习路径)第五步 MySQL参考手册中文版----MySQL存储过程
摘要: 一、存储过程的语法1.1 CREATE PROCEDURE和CREATE FUNCTIONCREATE PROCEDURE sp_name ([proc_parameter[,...]]) [characteristic ...] routine_bodyCREATE FUNCTION sp_...
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posted @ 2015-08-24 11:33 爱看球的领带
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简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)
摘要: 一、基于协同过滤的推荐系统 协同过滤(Collaborative Filtering)的推荐系统的原理是通过将用户和其他用户的数据进行比对来实现推荐的。比对的具体方法就是通过计算两个用户数据之间的相似性,通过相似性的计算来说明两个用户数据之间的相似程度。相似度函数的设计必须满足度量空间的三点要求,...
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posted @ 2015-08-24 11:19 爱看球的领带
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