是iris分类数据集，数据下载地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris。体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，统计值spark计算
动手#“对对联”，我们可以看成是一个句子生成任务，可以用seq2seq完成分析#然而，我们再细想一下就会发现，相对于一般的句子生成任务，“对对联”有规律得多：1、上联和下联的字数一样；2、上联和下联的每一个字几乎都有对应关系。如此一来，其实对对联可以直接看成一个序列标注任务，跟分词、命名实体识别等一样的做法即可。这便是本文的出发点。说到这，其实本文就没有什么技术含量了，序列标注已经是再普通不过的任
离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码>importpandasaspddf=pd.DataFrame([['gree
贝叶斯分类器核心：将样本判定为后验概率最大的类决策树核心：一组嵌套的判定规则KNN算法核心：模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类PCA核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影LDA核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影LLE（流形学习）核心：用一个样本点的邻居的线性组合近似重构这个样本，将样本投影到低维空间中后依然保持这种线性组合关系等距映射（流形学习）核心：将样本投
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