通常数据分析的工作流程：1.发现问题2.想好要提取的数据3.清洗、处理数据4.对数据进行分析5.得出数据分析结论并且验证是否正确6.调整产品策略一、发现问题在日常工作中，经常数据会出现各种问题，比如说某个渠道的流量和昨天的数据对比，发现流量突然减少了、点击率突然增高或者降低了、产品上线后某个指标没有达到的预期目标或者是领导要求增加用户的流量和营收了等等二、想好要提取的数据我们发现问题
前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法，它们的共同点是训练数据包含了输出结果，要求算法能够通过训练数据掌握规律，用于预测新输入数据的输出值。因此，回归算法或分类算法被称之为监督学习（Supervised Learning）。本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习（Unsupervised Learning）。无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律。其中聚类算法是无监督
# 实现Java类聚合的步骤
## 流程
下面是实现Java类聚合的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现Java类聚合的步骤
section 准备工作
学习Java基础知识 :done, 2022-01-01, 1d
熟悉类与对象的概念 :done, 2022-01-02, 1d
section 实现类聚
原创
2024-04-05 05:09:54
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目录1、介绍2、原理输入激活函数3、损失及其优化损失函数优化4、API5、案例：乳腺癌肿瘤预测数据集代码?作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发。?主页：@逐梦苍穹?回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归?您的一键三连，是我创作的最大动力?1、介绍目
常用的分类算法包括： 决策树分类法 朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier) 基于支持向量机(SVM)的分类器 神经网络法 k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN) 模糊分类法下文出处 常见的聚类算法包括： ①基于划分的聚类算法 k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中
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2023-12-21 09:35:00
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# 理解与实现 Java 类聚合关系的教程
在面向对象的编程中，类与类之间的关系非常重要，聚合关系是一种常见的关系。对于刚入行的小白来说，理解聚合关系的概念以及如何在 Java 中实现至关重要。本教程将通过几个简单的步骤来教会你如何实现 Java 类的聚合关系。
## 聚合关系的概念
聚合关系是指一种“拥有”关系，但并不强制要求被拥有的对象的生命周期与拥有者的对象相同。例如，一个学校（Sch
原创
2024-08-18 05:58:34
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在本文中，我对现代机器学习算法进行了简要梳理，我通过查阅转载众多博客和资料，基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点，并以机器学习入门者的角色来看待各个模型。主要内容来自《机器之心》：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点通俗理解：1.给定一个样本特征 , 我们希望预测其对应的属性值 , 如果是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数, 这就是一个回归问题。 2.如果给定
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2024-04-28 15:26:29
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聚类:所谓物以类聚,人以群分,聚类分析就是依照某种评价准则根据数据中对象的相似程度分成多个类；同一个聚类中的对象相关性高,彼此相似,不同聚类之间
的对象相关性低,彼此相异。聚类分析算法有划分方法、层次聚类、基于密度的聚类和基于网格的聚类等几种主要的聚类策略；1.基于层次的聚类方法 &nb
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2024-06-16 07:01:02
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文本的聚类，就是为了解决大批量文本的自动分类的问题。之前遇到过这样一个问题，就是有一堆文章的数据，想要得到这些文章对应的类别。但是这堆文章的数据里面并没有分类的信息，要是按照传统方式，需要人工对每篇文章都进行分类处理，但是这样的分类处理的速度太慢了，而且对于人工来说，工作量也是极其庞大的。是典型的吃力不讨好的一个活，那么有没有什么方法能够对这些数据进行简单的自动聚类呢，也就是无监督对这些文本进行分
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2023-10-08 23:29:16
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数据挖掘2.6——聚类1.聚类分析概述2.基本聚类方法2.1 划分方法1.Kmeans算法2.k-modes算法3.KMeans++算法4.k-中心点2.2 层次方法2.3基于密度的方法3.聚类评估 1.聚类分析概述■ 定义 • 把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程 • 每个子集是一个簇 (cluster) , 使得簇中的对象 彼此相似，但与其他簇中的对象不相似。■ 与分类的区别 无监督
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2023-12-09 15:33:54
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文章目录一、JUC常见类Callable 接口ReentrantLockSemaphore(信号量)CountDownLatch 一、JUC常见类concurrent代表了并发，这个包下为我们提供了并发编程(多线程)相关的组件.Callable 接口我们的Callable接口和Runnable是一样的，但也有一些区别: Runnable: 用来描述一个任务，描述的任务是没有返回值的。 Calla
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2024-01-30 09:31:55
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# 如何实现“A类聚合B类”在Java中的实现
聚合是面向对象编程中的一种关系，表示一个类中包含另一个类的实例。在Java中，A类聚合B类意味着A类有一个或多个B类的实例作为其属性。本文将详细介绍如何在Java中实现A类对B类的聚合关系。
## 流程概述
首先，我们需要明确聚合的基本步骤。下面是实现A类聚合B类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归
欠拟合与过拟合
岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习 K-means算法4.1 线性回归回归问题：
目标值 - 连续型的数据4.1.1 线性回归的原理2 什么是线性回归
函数关系 特征值和目标值
线型模型
线性关系
y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + …
# Python中的分类聚合实现教程
在如今的数据分析中，分类和聚合是非常重要的工作。本文将为你系统地介绍如何在Python中实现分类聚合，特别是使用Pandas库进行数据处理。我们将从整体流程入手，分步讲解所需的代码及其含义。
## 整体流程
我们将使用一个表格来展示整个分类聚合的流程步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
表元数据Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，Hive的元数据是怎么生成和存储的。13.1 存储Hive版本的元数据表（VERSION）该表比较简单，但很重要。VER_IDSCHEMA_VERSION
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2023-07-14 11:42:12
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hive 原数据表分析及操作
进入mysql
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2023-05-31 07:29:38
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通过对HIVE表进行打标签，构建基础元数据表1、存储2、应用场景3、数据质量4、重要等级5、调度任务6、计算资源7、被使用情况1、存储HIVE表是否分区、量级（可定阈值 设定等级）优化集群存储资源时、快速找到大表。方便监控表的量级变化情况2、应用场景从应用层入手（画像、广告、财务等），通过血缘链路，给涉及到的HIVE表，打上应用场景的标签清楚知道 表是能应用在什么场景下3、数据质量参考Apache
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2023-07-12 12:53:03
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2.2 聚类 我们经常会碰到这样的问题： 1）如何通过一些特定的症状归纳某类特定的疾病？ 2）谁是银行信用卡的黄金客户？ 3）谁喜欢打国际长途，在什么时间，打到哪里？ 4）对住宅区进行聚类，确定自动提款机ATM的安放位置。 5）如何对用户WAP上网行为进行分析，通过客户分群进行精确营销？ 除此之外，促销应该针对哪一类客户，这类客户具有哪些特征？这类问题往往是在促销前首要解决的问题，对
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2023-12-04 14:44:35
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聚类
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行
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2023-12-16 22:23:52
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各类聚类（clustering）算法初探
原创
2023-07-24 11:42:15
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