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为什么说流处理即未来?

​作者|Stephan Ewen整理|秦江杰 本文整理自 Flink 创始公司 Ververica联合创始人兼 CTO - Stephan Ewen 在 Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》。这个演讲主题看似比较激进:流处理解决所有问题。很多人对于 Flink 可能还停留在最初的认知,觉得 Flink 是一个流处理引擎,实际上 Flink 可以做很多其他的工作,比如批处理、应用程序。在这个演讲中,Stephan 首先会简单说明他对 Flink 功能的观点,然后深入介绍一个特定领域的应用和事件处理场景。这个场景乍看起来不是一个流处理的使用场景,但是在 Stephan看来,它实际上就是一个很有趣的流处理使用场景。 Flink社区专刊下

基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法

0 相关源码 1 k-平均算法(k-means clustering)概述 1.1 回顾无监督学习 ◆ 分类、回归都属于监督学习 ◆ 无监督学习是不需要用户去指定标签的 ◆ 而我们看到的分类、回归算法都需要用户输入的训练数据集中给定一个个明确的y值 1.2 k-平均算法与无监督学习 ◆ k-平均算法是无监督学习的一种 ◆ 它不需要人为指定一个因变量,即标签y ,而是由程序自己发现,给出类别y ◆ 除此之外,无监督算法还有PCA,GMM等 源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是:把n 个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。 这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的

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