好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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logistic回归的一般过程收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要距离计算，因此要求距离类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法:大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。使用算法：首先，我们需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；接着，基于训练好的回归系数就可以对这些
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2024-01-12 07:41:34
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搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。01 布隆过滤器 （Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在于我的数据中，那么它可
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2023-11-21 23:16:29
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前段时间给大家分享了：超赞！20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，很多小伙伴都非常喜爱。如果你感兴趣，点击上方获取即可。于是我产生了用 Python 的另外一种方式来实现数据可视化大屏的想法。 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。如果你还没有安
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2024-02-28 22:18:20
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1 SQL娴熟，这体现在ETL的hive阶段，自定义函数，分析函数，SQL各种关联写 (类dba倾向) 2 hive SQL优化要
原创
2023-04-21 00:37:37
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。模型当因变量Y是零壹变量时，即Y表示分两类的类别，取值1和0， 我们关心的是P(Y=1)。这是一个区间[0,1]内的值。 如果把Y当作一般因变量做线性回归， 会给出不合理的结果，比如负值， 另外线性回归假定误差项为正态分布在这里也不适用。为此考虑广义的回归模型(广义线性
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2023-10-25 04:46:28
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机器学习实战（4） Logistic运行环境：Anaconda——Jupyter Notebook Python版本为：3.6.6 数据集：horse 提取码：4epn 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦) 利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。假设现在有一些数据
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2024-06-12 05:21:45
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Logistic回归模型在临床应用十分广泛，可以用于预测、诊断等。上次我们说了COX回归使用C-index进行外部验证，今天我们来说说Logistic回归使用AUC进行外部验证。Logistic回归模型同样也要进行校准度和区分度的评价，关于校准度和区分度的概念就不说了，自行百度把。 首先我们得选出两个相同指标的数据集，一个用于建模，一个用于验证，我发现R语言的survival数据集刚好自带了两个数
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2023-08-01 13:14:19
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入
我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型对比，解释为不发生和发生。鉴于我们只能观察vs 。利用泊松过程模型，我们可以获得 这意
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2023-10-08 19:55:57
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）
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2023-05-29 13:58:55
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尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。而今天要给大家推荐的dython就是一款集成了诸多实用功能的数据建模工具库，帮助我们更加高效地完成数据分析过程中的诸多任务： 通过下面两种方式均可完成对dython的安装：pip install dython或：cond
# R语言中的逻辑回归模型
逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于预测离散的结果。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来拟合逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归模型的基本原理，并给出一个代码示例来说明如何在R中实现逻辑回归模型。
## 逻辑回归模型的原理
逻辑回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM），它基于线性回归模型，通过使用logistic函
原创
2023-08-23 04:06:35
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# Go语言在大数据处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要动力。作为一种高效的编程语言，Go语言（也称为Golang）因其并发处理能力、性能以及易用性，逐渐受到数据工程师的青睐。本文将探讨Go语言在大数据处理中的应用，并通过代码示例展示其基本使用。
## Go语言的优势
1. **高效的并发支持**：Go语言内置的goroutines提供了轻量级的线程支持，
# R语言Logistic模型检验
## 简介
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计模型。它通过建立一个线性方程的形式来预测一个二分类变量的概率。在R语言中，可以使用glm()函数来拟合Logistic回归模型，并进行模型检验。
本文将介绍如何使用R语言进行Logistic模型检验，包括模型拟合、系数显著性检验、模型拟合度检验以及模型预测。
## 数据准备
首先，我们需要准
原创
2023-07-31 07:55:14
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R语言的Logistic增长模型是一种用于描述人口、技术或其他现象增长的数学模型。通过本博文，我将重点介绍如何使用该模型来分析数据和进行预测，并展示整个过程的详细步骤。
### 背景描述
Logistic增长模型常用于生物学、经济学和社会学等领域，描述在资源有限的情况下，事物如何以S型曲线（Sigmoid Curve）进行增长。以下是Logistic增长模型的几个关键特点：
1. **增长初
# 用R语言拟合logistic模型
在数据分析和机器学习领域，logistic回归是一个重要的模型。它被用于预测一个二分类问题的概率。本文将介绍如何在R语言中拟合logistic模型，并使用示例代码说明其应用。
## 什么是logistic回归
Logistic回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），它用于建立一个分类模型，预测一个二分类问题的
原创
2023-07-22 12:51:07
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Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。在Java程序界流行着一种默认的说法叫「黄金5年」，也就是一个程序员从入职的时候开始算起，前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方
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2023-07-21 16:24:31
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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