MySQL数据库中提供了很丰富的函数。MySQL函数包括数学函数、字符串函数、日期和时间函数、条件判断函数、系统信息函数、加密函数、格式化函数等。通过这些函数，可以简化用户的操作。
最近在开发一个比较大型的项目，主要采用Activex控件做底层操作，采用Javascript做逻辑控制和处理，采用Ajax实现服务端与客户端之间的交互，而在实际应用中发现，采用Ajax方式，对数据库的访问效率远远无法满足系统的需求，所以就设计开发出了客户端数据集/服务端数据集。
RDD创建后就可以在RDD上进行数据处理。RDD支持两种操作：转换（transformation），即从现有的数据集创建一个新的数据集；动作（action），即在数据集上进行计算后，返回一个值给Driver程序。
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
map(func) 返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过函数处理后的新元素组成
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
这些函数返回NUMERIC数据类型，除非表达式是数据类型DOUBLE。 如果expression为DOUBLE，则返回DOUBLE。
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Kaggle，对于很多学习并从事数据科学和机器学习的同学们来说应该一点也不陌生。除了每年举办一次的 Kaggle 竞赛被大家广泛关注着，相信老司机们更是经常使用 Kaggle 的数据集并在上面进行实践练习。李飞飞也对 Kaggle 评论道：“Kaggle 是搜寻、分析公共数据集，开发机器学习模型，和提高数据科学专业水平的最佳场所。” 去年 Google 收购 Kaggle ，并提出 “推动 AI 技术的分享和推广
RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算，提供了一种高度受限的共享内存模型。
一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下： 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。
lcenter_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？
SCAN 命令以及比较相近的 SSCAN、HSCAN 和 ZSCAN 命令都用于增量迭代数据集元素：
本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API，内容来源主要由官方文档整理，文中所整理算子为常用收录，并不完全。在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。RDD算子分类方式并不是绝对的，有些算子可能具有多种分类的特征，本文综合两种分类方式便于阅读理解。文中所描述的基本概念来自于官方文档的谷歌翻译和ChatGPT3.5优化，少量来自本人直接翻译。
但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
💥dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。
{“ei”:”AW4BROILANDSTART1″, //条件一 “cd”:{$elemMatch:{“0004”:{$gte:0}}}, //条件二，cd为集合 ，0004为集合中的key
对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。sleep数据集纪录了62个哺乳动物的睡眠信息，包括体重，睡眠时长，做梦时长等。 缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。 2，随机缺失（CAR）：缺失数据与其他观测变量相关，与本身变量不相关。比如体重小的动物Dream数据更容易缺失（较小动
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍两种能够使SVM算法解决非线性数据集的方法，使用多项式特征以及使用多项式核函数。
这篇介绍Boosting的第二个模型GBDT，GBDT和Adaboost都是Boosting模型的一种，但是略有不同，主要有以下两点不同：
写在前面: 花了大力气学了很多的理论,也用Python实现了其中大部分的算法.接下来开始就进入实战阶段了. 实战阶段有三个重点: 1.选择合适的机器学习框架来减轻负担 2.怎么把实际的问题抽闲成为机器学习的问题 3.理论和实践切换 接下来的过程中,会经常性的使用scikit-learn和pandas等等工具来把理论部分的算法都过一遍.然后讲讲算法在实践中的作用. scikit-learn自带数据集 scikit-learn自身带了一些数据集,这些数据集通常比较简单常见的.这些数据集可能还做不到足以
1 基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2 算法流程
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常
在 scikit-learn 的 datasets 模块中，包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
总第106篇 前言 先来简短的回顾一下决策树原理： 决策树学习的算法通常是一个递归地（根据某一准则，信息增益或基尼系数）选择最优切分点/特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程，这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建，继续在子数据集上循环这个切割的过程，直到所有的训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止。 你也可以看这里： 决策树详解 决策树-CART算法 参数详解 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
2016年，差分隐私从研究论文一跃成为科技新闻头条，在WWDC主题演讲中，苹果工程副总裁Craig Federighi宣布苹果使用这一概念来保护iOS用户隐私。目前，google的chrome以及apple的ios中均使用了差分隐私技术，最近一段时间，我也一直在看差分隐私的相关文献。
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时，遇到了一个警告信息：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试，我找到了解决这个问题的方法，下面我将分享给大家。
数据是机器学习的必备条件，输入数据的质量高低，是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言，拥有一个数据集来练手是第一步。在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法
主成分分析算法（Principal Component Analysis，PCA）的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距，这样的特征也被称为主成分。这也就意味着，借助这种方法，就能通过更少的特征捕获到数据集的大部分信息。
Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数，计算这两个参数返回一个结果。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中，每一个数据来源被抽象成一个“数据集”，开发者可以以数据集为基本对象，方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。
今天，聊聊决策树，让我们从一场相亲开始说起。 决策树的定义 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。 从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。我们还可以这样理解，分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树由
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_2_decision_tree_1.html
全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。RDD在逻辑上是一个数据集，在物理上则可以分块分布在不同的机器上并发运行。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大的提升了查询速度。 在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象，甚至可以是用户自定义对象。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护。理想情况下，为了获得更好的可读性和模块化，我们希望处理数据集的代码与模型训练代码分离。
哈哈，迟来的源码，我把它放到GitHub上了：包含详细注释的树模型源码；包括决策树和随机森林，欢迎取用，欢迎讨论，欢迎star；
元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制：
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
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