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08 2016 档案

Hadoop 安装指南
摘要：一、安装JDK 1、用户可以在Oracle JDK的官网下载相应版本的JDK，本例以JDK 1.6为例，官网地址为http://www.oracle.com/tech-network/java/javase/downloads/index.html。 2、配置环境变量，在/etc/profile增加 阅读全文
posted @ 2016-08-26 14:58 NetUML大数据搜索 阅读(982) 评论(0) 推荐(2)
机器学习算法( 七、AdaBoost元算法)
摘要：一、概述 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm）背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式。接下来我们将集中关注一个称作AdaBoost的最流行的元算法。由于某些人认为AdaBoost是最 阅读全文
posted @ 2016-08-04 13:51 NetUML大数据搜索 阅读(1799) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法( 五、Logistic回归算法)
摘要：一、概述 这会是激动人心的一章，因为我们将首次接触到最优化算法。仔细想想就会发现，其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题，比如如何在最短时间内从A点到达B点？如何投入最少工作量却获得最大的效益？如何设计发动机使得油耗最少而功率最大？可见，最优化的作用十分强大。接下来，我们介绍几个最优化算法，并利用它 阅读全文
posted @ 2016-08-03 10:31 NetUML大数据搜索 阅读(2114) 评论(0) 推荐(5)
机器学习算法( 四、朴素贝叶斯算法)
摘要：一、概述 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解这一主题就显得十分重要。第3章在计算特征值取某个值的概 阅读全文
posted @ 2016-08-02 09:49 NetUML大数据搜索 阅读(1678) 评论(1) 推荐(3)
机器学习算法( 三、决策树)
摘要：本节使用的算法称为ID3，另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述 我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提20个问 题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小带猜测事物的范围。 阅读全文
posted @ 2016-08-01 16:12 NetUML大数据搜索 阅读(4410) 评论(0) 推荐(7)
机器学习算法( 二、K - 近邻算法)
摘要：一、概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理：首先有一个样本数据集合（训练样本集），并且样本数据集合中每条数据都存在标签（分类），即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的数据之后，将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较（欧式距离运算 阅读全文
posted @ 2016-08-01 09:49 NetUML大数据搜索 阅读(1882) 评论(1) 推荐(3)

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