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We’re thrilled to announce that the pandas API will be part of the upcoming Apache Spark™ 3.2 release. pandas is a powerful, flexible library and has grown rapidly to become one of the standard data science libraries. Now pandas users will be able to lever

什么可以被注解在scala中，可以为类、方法、字段、局部变量和参数添加注解，例如：@Entity class Credentials @Test def testSomeFeature() {} @BeanProperty var username = _def doSomething(@NotNull message: String) {}在给主构造器添加注解时，需要将注解放置在构造器之前，并加上一对圆括号（如果注解不带参数的话）。例如：class Credentials @Inj

决策树算法是一种基于决策的预测算法，顾名思义，每一个决策相当于一棵树的枝干，而每个枝干都会导向一个决策结果。决策树其实可以分为分类树和回归树，分类树是指输出每个样本的类别，而回归树是指输出数值结果，这里我们只讨论分类树。在应用中，决策树通常是基于一套规则去将数据分门别类。在一个数据集中，决策树算法会利用每一个样本的属性变量，并确定哪一个属性是最重要的，然后给出一系列决策去最优地将数

无论什么数据集，理论上都可以形成一定数量的集群。例如，党我们拿到学生成绩表时，我们可以把成绩分数划分为优（90分左右）、良（80分左右）、中（70分左右）、差（60分及以下）。再例如对于工人工资表，我们也可以把工人按照工资划分成一定数量的集群，每个集群一定是围绕某个工资水平的。甚至我们可以抓取所有微信公众文章，将文章标题映射为向量表示（假设没有那些标题党文章的话），我们就可

0.前言　　虽然很早就知道R被微软收购，也很早知道R在统计分析处理方面很强大，开始一直没有行动过。。。直到　　直到12月初在微软技术大会，看到我软的工程师演示R的使用，我就震惊了，然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料，看着看着就入迷了，这就是个大宝库了，以前怎么没发现，看来还是太狭隘了。直到前几天我看到这个Awesome R文档，我就静不下来了，对比了目前自己的工作和以后的方向，非常