Apache Spark机器学习.1.7　机器学习工作流示例-低调大师

Apache Spark机器学习.1.7　机器学习工作流示例

2017-05-01 573

1.7　机器学习工作流示例

为了进一步了解学习机器学习的工作流，在这里让我们学习一些例子。

本书后续章节会研究风险建模、欺诈检测、客户视图、流失预测和产品推荐。对于诸如此类的项目，目标往往是确定某些问题的原因，或者建立一个因果模型。下面是使用工作流建立一个因果模型的一个例子。

1.检查数据结构，以确保更好地理解数据：

数据是横截面数据吗？是隐含着时间信息的合并数据吗？

是否使用了分类变量？

2.检查缺失值：

不知道或者忘记了一个答案可能会被记录为一个中立或特殊的类别

一些变量可能有很多缺失值

根据需要重新记录一些变量

3.进行一些描述性研究，开始讲故事：

使用比较方法和交叉列表

检查一些关键变量的变异性（标准差和方差）

4.ind变量（外生变量）的选择组：

作为问题原因的候选

5.基本描述性统计：

所有变量的均值、标准差和频率

6.测量工作：

研究一些测量值的规模（

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《HBase实战》一导读

前言 HBase实战2008年秋季我开始和HBase结缘，当时它还是一个新生项目，一年前刚刚发布。早期版本出来时，HBase表现很不错，但是也不是没有令人尴尬的缺陷。HBase项目当时有近10个软件Commiffer，作为一个Apache子项目还算不错。接下来是NoSQL宣传的高潮。当时专有名词NoSQL还没有出现，但是随后的一年这个术语变成了通俗用语。没有人能够说清楚为什么NoSQL重要，只知道它就是重要，反正数据领域开源社区的每个人都对这个概念很着迷。社区中有两种声音，有人批评关系型数据库，批评它愚不可及的严谨；有人嘲笑新技术，嘲笑它不够成熟。大部分探索新技术的人来自于互联网公司，当时我就在一家致力于社交媒体内容分析的创业公司工作。那时候Facebook仍在强调隐私政策，而Twitter还不够大，其著名的报错页面“失败的鲸鱼”（Fail Whale）还没有问世。当时我们的兴趣点主要在博客上。在此前一家公司我花了3年好时光专注于层次型数据库引擎。我们广泛使用了Berkeley DB，所以我熟悉不使用SQL引擎的数据技术。在这家公司我加入了一个小团队，任务是构建一个新型数据管理平台...

2017-05-02

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本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第2章，第2.3节，作者［美］史蒂夫·霍夫曼（Steve Hoffman）斯里纳特·佩雷拉（Srinath Perera），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.3　从“Hello World”开始每一本技术图书都会有一个“Hello World”示例。下面是我们将会使用的配置文件：这里定义了一个名为agent的代理，它有一个名为s1的源、一个名为c1的通道，以及一个名为k1的接收器。源s1的类型为netcat，它只是打开一个Socket监听事件（每个事件一行文本）。它需要两个参数，分别是一个绑定IP与一个端口号。该示例使用0.0.0.0作为绑定地址（表示监听任何地址的Java约定）以及端口号12345。源配置还有一个名为channe

2017-05-02

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