phaseless|无相之相

Opencv从入门到放弃---2.图像处理（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）

灰度图 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB %matplotlib inline img=cv2.imread('data/cat.jpg')

Opencv从入门到放弃---1.图像基本操作（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）

Python OpenCV 图像识别

数据读取-图像 cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib in

hadoop基于MapReduce实现TFIDF算法完成热点词汇抓取

Hadoop Java

首先了解TFIDF TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。IDF反文档频率(Inverse Docu

pyspark-sparksql练习

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1.实验数据说明： Student字段说明：字段名类型备注 sno int 学号 sclass int 班级号 sname Date 姓名 sgender int 性别 sage int 年龄 Teacher字段说明：字段名类型 <

pyspark-通过协同过滤算法推荐电影

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数据集是Movielens官网的ml-100k数据，下载地址 https://grouplens.org/datasets/movielens/ 用jupyter实现比较好 from pyspark.sql import SparkSession user_df=spark.read.text('

pyspark-通过kmeans分析出租车数据并调用百度API进行可视化

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（1）数据准备采用数据为出租车载客时的GPS记录数据集，数据格式为CSV，CSV格式是数据分析中常见的一种数据格式。CSV（Comma-Separated Values）即逗号分隔值，文件以文本的方式存储表格数据（包含数字和文本）。其中每一行代表一条记录，每条记录被逗号分隔为字段，并且每条记录都

pyspark-机器学习实战：预测婴儿出生率（二）使用ML库

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在上一文中，主要对Spark MLlib机器学习库使用流程进行了介绍。从搭建环境开始，然后加载数据，探索数据，直到进行模型的训练与评估，最终进行未知数据的预测，即预测婴儿生存机会本文则来介绍如何使用ML机器学习库来实战ML！同样使用上一节的数据集来演示ML的构建过程。再次尝试预测婴儿的生存几率。

pyspark-机器学习实战：预测婴儿出生率（一）使用MLlib库

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机器学习是通过算法对训练数据构建出模型并对模型进行评估，评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据的过程。简单点讲，机器学习就是通过一定的模型，让计算机可以从大量的数据中学习到相关的知

PySpark-机器学习实战：建立鸢尾属植物种的ML分类模型、建立ML回归模型并使用定义的特征预测电厂的发电量（使用ML库）

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分类和回归ML库在Spark的帮助下，从UCI机器学习知识库开源数据集。 iris数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris) 电厂数据(https://archive.ics.uci.edu/ml/machi

Git快速入门分布式版本管理

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