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目录一、准备二、安装jdk三、安装Hadoop四、文件配置五 、wordcount文件下载hadoop-2.7.3.tar，vm15p，ubuntu-16.04.6-server-amd64，jdk-8u171-linux-x64.tar，Xftp-6.0.0169p，Xshell-6.0.0175p等为安装软件，请提前安装，下载地址链接：下载地址 提取码：s33d。一、准备1.1创建Hadoop用户 sudo useradd -m hadoop -s /bin...

目录1、基本概念2、 决策树的构造2.1、ID3算法 / 信息熵2.2、C4.5算法 / 增益率2.3、CART算法 / 基尼指数3、剪枝操作4、 连续值与缺失值处理4.1、连续值离散化4.2、缺失值处理1、基本概念顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，在网上看到一个例子十分有趣，放在这里正好合适。现想象一位捉急的母亲想要给自己的女娃介绍一个男朋友，...

目录1、神经元模型2、感知机与多层网络3、BP神经网络算法4、 全局最小与局部最小5、 深度学习在机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分，是另一个经典的监督学习算法。所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性（这里的适应性主要指权重和阈值的自动确定，即学习）的简单单元组成的广泛并行互连（某神经元，1与同层...

目录1、基本概念      2、数据集划分方法   2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法2.4、调参3、性能度量3.1、 查准率,查全率与F13.2、如何比较两学习器性能3.3、ROC、AUC和EER3.4、代价敏感错误率4、比较检验4.1、假设检验4.2、交叉验证t检验4.3、McNemar检验4.4、Friedman检验...

目录1、基本形式2、线性回归3、对数几率回归（逻辑回归）3.1、极大释然估计3.1.1、似然函数3.1.2、极大似然估计（MLE）3.1.3、log似然函数3.2、逻辑回归4、线性判别分析5、多分类学习问题6、类别不平衡问题1、基本形式给定有d个属性描述的示例;线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：许多功能强大的非线...

感知机是非常简单的线性二类分类器，是SVM的基础，原理就是找一个线性超平面来对训练数据进行划分，下面按照机器学习算法三要素的形式来介绍感知机。一、模型我们分别用+1、-1来标记正负类别，则模型可以表示为如下函数：                                                                                    si...

目录损失函数一、log对数损失函数（逻辑回归）二、平方损失函数（最小二乘法, Ordinary Least Squares ）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、其它损失函数损失函数损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示...