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Spark 数据挖掘 - 利用决策树预测森林覆盖类型

Spark 数据挖掘—利用决策树预测森林覆盖类型 1 前言 预测问题记住一点:最垃圾的预测就是使用平均值,如果你的预测连比直接给出平均值效果都要差,那就省省吧!统计学诞生一个多世纪之后,随着现在机器学习和数据科学的产生,我们依旧使用回归的思想来进行预测,尽管回归 就是用平均值向后不断回滚来预测。回归的技术和分类的技术紧密相关。通常情况下,当目标变量是连续数值时指的是回归,例如预测 身高和体重。当预测的目标变量是名义或者说是类别变量时,指的就是分类,例如预测邮件是否是垃圾邮件。无论是分类还是回归,都需要给定已知信息去预测未知信息,所以它们都需要从输入输出来学习。它们需要包括问题和答案。这类算法因此也称为监督学习的方法。回归和分类是使用年代最近研究的最充分的预测分析技术。很多算法开源包都包含通用的这些方法。比如:支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯,神经网络和深度学习。本文的重点是讨论:决策树和它的扩展随机森林。决策树是通用而且灵活的分类回归算法。 2 一些基本概念 注意:特别小心分类变量(尤其是那些用数字表示的分类变量,不要随便放到算法中去训练)和数值变量注意:不是所有的算法都能处理分类变量...

福特首席数据科学家谈三点大数据经验

Photo: Ford 数据已经成了福特公司的“燃油”,从产品设计到商业智能,从汽车部件到社交网络上的用户,福特公司每天需要处理海量且快速增长的数据。 今日福特公司首席数据官Michael Cavaetta做客Structure Show,介绍了福特公司的大数据处理经验,归结为三点: 一、数据可以影响设计 数周前福特公司在北美国际汽车展上亮相的F-150皮卡车型采用了轻型铝材取代钢材提高燃油经济性。鲜为人知的是,这项设计改动离不开 Cavaetta领导的数据部门的贡献。Cavaretta的团队还分析社交网络数据,帮助公司了解为什么北美的福特嘉年华车主不喜欢变道转向灯自动三闪 的设计。社会化数据分析显示,用户并非不喜欢三闪这个功能,而是对转向灯拨杆在转向柱上的位置不满意。 二、着眼价值,而不仅仅是成本 二战以后福特公司就已经是个数据驱动的公司,但是近年来福特的数据化进入了一个全新的阶段Alan Mulally上任后格外重视数据,对数据分析数量的要求是前任的两倍。进行任何重要决策时的第一句话都是:“好吧,给我看数据,证明给我看你的数据分析能够支持决策。” 对数据的超级重视使得福特开始着眼新...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。