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    六、Azkaban DE版改造功能介绍

    原生的 Azkaban 提供了强大的任务调度功能，但是面对复杂的业务要求，原生的Azkaban还是不能完全满足我们的需求。在对比Oozie、Airflow等流行的任务调度框架...

    yannhuang
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    0x10_为什么系列

    1、为什么要有监督类算法？ A：在提炼算法的过程中，需要从中发现“规律”，那就是通过数据本身的属性去进行总结和归纳，本着有因有果的表象，需要对问题进行划分，如果属于 因果类的...

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    0x09_SVM

    支持向量机，解决的是分类问题，非监督分类。相比逻辑回归中根据sigmoid函数将“结果”压缩到0-1区间，根据概率函数进行建模，而SVM则是将数据进行“距离”建模，在处理上利...

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    0x08_主成分分析法

    PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通...

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    0x07_决策树

    决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。 决策树学习算法有三个步骤： 1、特征选择（选择最优划分属性） 2、决策树生成 3、决策树剪枝 相关对比说明：

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    0x06_逻辑回归

    在之前学习线性回归算法时，是做预测，相比逻辑回归本身是做分类。逻辑回归是通过sigmoid函数整合将预测值进行相应转换： 逻辑回归本质是求概率再分类。 #逻辑回归算法的损失...

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    0x05_多元线性回归+偏差与方差+L12正则

    #多元线性回归 通俗理解为 多元N次方程组，数据多了，靠拼凑。升维以解决高拟合。 #偏差与方差 偏差：模型的预测值与实际值的差距； 方差：模型在训练过程中预测值的波动情况。 ...

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    机器学习_语义处理

    在看到语义处理——降维处理环节时，有用到LSA（潜语义分析）通过对大量的文本集进行统计分析，从中提取出词语的上下文使用含义。 LSA和传统向量空间模型(vector spac...

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