由於Spark是在Hadoop家族之上發展出來的，因此底層為了兼容hadoop,支持了多種的數據格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase，有了這些數據的組織形式，數據的來源和存儲都可以多樣化~ ...

　　數據清洗時數據科學項目的第一步，往往也是最重要的一步。 　　本章主要做數據統計（總數、最大值、最小值、平均值、標准偏差）和判斷記錄匹配程度。 Spark編程模型 　　編寫Spark程序通常包括一系列相關步驟： 　　　　1. 在輸入數據集上定義一組轉換。 　　　　2. 調用action ...

我們之前接觸的所有機器學習算法都有一個共同特點，那就是分類器會接受2個向量：一個是訓練樣本的特征向量X，一個是樣本實際所屬的類型向量Y。由於訓練數據必須指定其真實分類結果，因此這種機器學習統稱為有監督學習。 然而有時候，我們只有訓練樣本的特征，而對其類型一無所知。這種情況，我們只能 ...

偏好是無法度量的。 相比其他的機器學習算法，推薦引擎的輸出更直觀，更容易理解。 接下來三章主要講述Spark中主要的機器學習算法。其中一章圍繞推薦引擎展開，主要介紹音樂推薦。在隨后的章節中我們先介紹Spark和MLib的實際應用，接着介紹一些機器學習的基本思想。 3.1 數據集 用戶 ...

預測是非常困難的，更別提預測未來。 4.1 回歸簡介 隨着現代機器學習和數據科學的出現，我們依舊把從“某些值”預測“另外某個值”的思想稱為回歸。回歸是預測一個數值型數量，比如大小、收入和溫度，而分類則指預測標號或類別，比如判斷郵件是否為“垃圾郵件”，拼圖游戲的圖案 ...

第五章案例代碼總結與修改分析 【有問題或錯誤，請私信我將及時改正；借鑒文章標明出處，謝謝】 每個案例代碼全部為書中源代碼，出現錯誤按照每個案例下面給出的代碼錯誤，原因，及怎樣修改進行修改即可解決每個案例錯誤 5-1 import pandas as pd filename ...

pandas是本書后續內容的首選庫。pandas可以滿足以下需求： 具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由於數據未對齊以及來自不同數據源（索引方式不同）的數據而導致的常見錯誤。. 集成時間序列功能 既能 ...

5.6 多組數據分析及R實現 5.6.1 多組數據的統計分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失樣本 > summary(group ...