SunWuKong_Hadoop的博客

详解：大数据分析的学习之路 以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境 　　一、大数据分析的五个基本方面 　　1，可视化分析 　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视

 对于SaaS应用的可伸缩，最理想的情况：随着用户数的增大，系统架构不用做调整，而仅需要增加/增强相应的硬件设备（应用服务器、数据库服务器）即可。而通常强调的应用架构具有可伸缩性，一般指的是可以实现”Scale out”，即水平扩展或者向外扩展。而”Scale up”通常为垂直扩展或者向上扩展，也就是增强硬件设备，这种方式几乎是任何应用架构普遍适用的，但是通常都会面临高成本的问题。      1、...

#====图示法完成方差齐性的判断===== #标准化残差与预测值之间的散点图 plt.scatter(fit2.predict(),(fit2.resid-fit2.resid.mean())/fit2.resid.std()) plt.xlabel('预测值') plt.ylabel('标准化残差') #添加水平参考线 plt.axhline(y = 0,color = 'r',linewid...