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啊啊啊啊啊吖

R里的lattice 包

lattice包提供了用于可視化單變量和多變量數(shù)據(jù)的一整套圖形系統(tǒng)。許多用戶轉(zhuǎn)向使用lattice包是因為它能很容易地生成網(wǎng)格圖形。網(wǎng)格圖形能夠展示變量的分布或變量之間的關(guān)系，每幅圖代表一個或多個變量的各個水平。思考下面的問題：紐約合唱團各聲部的歌手身高是如何變化的？lattice包在singer數(shù)據(jù)集中提供了身高和聲部的數(shù)據(jù)。在下面的代碼中：library(lattice)hist

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正則表達式整理2

(?!pattern)正向否定預(yù)查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串開始處匹配查找字符串。這是一個非獲取匹配，也就是說，該匹配不需要獲取供以后使用。例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows"，但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。預(yù)查不消耗字符，也就是說，在一個匹配發(fā)

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正則表達式整理

\將下一個字符標記為一個特殊字符、或一個原義字符、或一個向后引用、或一個八進制轉(zhuǎn)義符。例如，'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一個換行符。序列 '\' 匹配 "\" 而 "(" 則匹配 "("。^匹配輸入字符串的開始位置。如果設(shè)置了 RegExp 對象的 Multiline 屬性，^ 也匹配 '\n' 或'\r' 之后的位置。$ 匹配輸入字符串的結(jié)束位置。如果設(shè)置了RegExp 對象的

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Hadoop的單機模式運行

Hadoop 默認模式為非分布式模式（本地模式），無需進行其他配置即可運行。非分布式即單 Java 進程，方便進行調(diào)試。此處運行部分Hadoop自帶MapReduce例子來驗證Hadoop能夠正常運行，同時對Hadoop中MapReduce運行命令格式進行簡單說明在命令行中輸入rm -r ./output在命令行中輸入出現(xiàn)下述結(jié)果則說明運行成功注：若要重復(fù)運行程序，需更改輸出文件夾

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Apache Hadoop下載

在Apache Hadoop官網(wǎng)可下載Hadoop生態(tài)部分核心組件，同時也可查閱Hadoop各版本說明及操作指南以及各版本Hadoop源碼，在下載時注意選擇鏡像站點，推薦在清華站點或者阿里云站點進行下載，在后續(xù)的其他核心組件下載安裝時也是如此。在前述的操作中，我們已經(jīng)完成了Hadoop的安裝，此時我們進入到Hadoop文件中簡單查看其內(nèi)部文件結(jié)構(gòu)基本結(jié)構(gòu)如下bin(binary)二進制執(zhí)

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Linux系統(tǒng)介紹

Linux是類Unix操作系統(tǒng)，我們現(xiàn)在所謂的Linux操作系統(tǒng)，從嚴格意義上來說是指擁有Linux內(nèi)核的操作系統(tǒng)，其中，Ubuntu和CentOS操作系統(tǒng)分別是桌面端和服務(wù)器端占比最高的開源操作系統(tǒng)，而這兩個操作系統(tǒng)也將是本次講學(xué)過程中主要涉及的兩個操作系統(tǒng)。Ubuntu相比其他Linux系統(tǒng)，Ubuntu操作系統(tǒng)擁有人性化的桌面操作界面，除商業(yè)用途外，也非常適合PC用戶處理日常事務(wù)

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hadoop集群是在什么地方制定的hdfs地址

hadoop集群是在什么地方制定的hdfs服務(wù)地址？答：hadoop集群的hdfs服務(wù)地址也是namenode的地址，這個是hadoop的核心功能。這各參數(shù)是在core-site.xml中配置的 fs.defaultFS hdfs://localhost:9000

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基礎(chǔ)環(huán)境準備

在進行分布式架構(gòu)的學(xué)習(xí)前，首先需進行基礎(chǔ)環(huán)境準備。眾所周知，在單機運算能力無法滿足處理海量數(shù)據(jù)的運算能力時，人們普遍開始考慮使用分布式運算來代替單機運算，從而實現(xiàn)調(diào)動多臺物理機的計算資源為一個計算目標服務(wù)這一目標，進而解決單機運算能力瓶頸問題。當然，這也成為了大數(shù)據(jù)分析和小數(shù)據(jù)分析最顯著的區(qū)別之一——即使用的工具不同。而當前大數(shù)據(jù)行業(yè)標準是使用Hadoop及其生態(tài)組件來執(zhí)行分布式處理，這也是

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Hive初始化失敗

HIVE初始化錯誤，報錯信息如下圖所示：答：從初始化命令來看，hive的元數(shù)據(jù)庫應(yīng)該是MySQL，但是從輸出的日志信息來看卻是用的derby數(shù)據(jù)庫，應(yīng)該是hive-site.xml文件配置錯誤所致。

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hive連接MySQL時有ssl警告

在hive連接MySQL時有ssl警告，警告內(nèi)容如下：WARN: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45 , 5.6.26 and 5.7.6 requirements SSL connection must

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CentOS下 ssh 免密登錄配置失敗問題

ssh 免密登錄是配置大數(shù)據(jù)分布式集群的基本操作，其過程簡單來說就是將master 節(jié)點的公鑰分發(fā)到各個節(jié)點的授信文件authorized_keys中。在ubuntu中完成上面的配置基本上就可以實現(xiàn)免密登錄了，但是在CentOS中卻還不行，ssh 登錄遠程節(jié)點還要輸入密碼，這是為啥呢？原因是CentOS需要更多的權(quán)限，具體來說就是 .ssh目錄需要有700的權(quán)限 authorized_k

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詹惠兒

如何用Logistic回歸識別手寫數(shù)字？（2）

現(xiàn)在，我們將定義我們的超參數(shù)# Hyper Parameters input_size = 784num_classes = 10num_epochs = 5batch_size = 100learning_rate = 0.001在我們的數(shù)據(jù)集中，圖像大小為28 * 28。因此，我們的輸入大小是784.此外，這里有10位數(shù)字，因此，我們可以有10個不同的輸出。因此，我們將num_c

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詹惠兒

屬性的定義

屬性：屬性是定義實體類型的屬性。例如，Roll_No，Name，DOB，Age，Address，Mobile_No是定義實體類型Student的屬性。在ER圖中，屬性由橢圓表示。a主要屬性-它的屬性唯一標識每個實體的實體集合稱為attribute.For例如鍵，Roll_No將成為每個學(xué)生的獨特。在ER圖中，鍵屬性由具有底層線的橢圓表示。a復(fù)合屬性 - 由許多其他屬性組成的屬性

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詹惠兒

簡單理解數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)分析師之間的區(qū)別

通常，我們會聽到有關(guān)CS工程師的不同名稱，如數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)工程師。讓我們討論上述三個角色之間的差異。數(shù)據(jù)分析師 - 這個人工作的主要重點是優(yōu)化情景，說明員工如何改善公司的產(chǎn)品增長。數(shù)據(jù)清理和組織原始數(shù)據(jù)，分析和可視化數(shù)據(jù)以解釋分析并呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的技術(shù)分析。Data Analyst所需的技能包括R，Python，SQL，SAS，SAS Miner。數(shù)據(jù)科學(xué)家 - 主要關(guān)注的是數(shù)據(jù)的

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python報錯invalid character in

python報錯invalid character in identifier，意思就是“標識符中的無效字符”，檢查下有沒有字符是中文的，把中文字符改成英文字符再運行就OK啦~PS：實踐中：1.)把輸入法調(diào)成英文模式2.) 輸入算法需要的所有標點符號3.)補充完整算法內(nèi)容目前欠缺：1.)特殊符號輸入鍵，例如{},*:，2.）仍需要多多練習(xí)

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hadoop 配置的優(yōu)先級

hadoop的配置參數(shù)調(diào)用是有優(yōu)先級的，有時候我們配置了文件但是卻不生效這是因為其他地方的配置已經(jīng)覆蓋了當前配置。hadoop的配置參數(shù)調(diào)用優(yōu)先級順序：在JobConf中指定的客戶端機器上的__-site.xml配置slave節(jié)點上的__-site.xml配置__-default.xml中的配置如果某個屬性不想被覆蓋，可以將其設(shè)置成final

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hadoop 常見配置文件

配置文件有兩種類型：一種是__-default.xml（只讀，默認的配置）一種是#x662F;__-site.xml（替換default中的配置）常用的文件有：core-site.xml 配置公共屬性hdfs-site.xml 配置HDFSyarn-site.xml 配置YARNmapred-site.xml 配置MapReduce

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文本挖掘中使用的特征工程技術(shù)是什么？

你知道你正在閱讀的這一行的每個單詞都可以轉(zhuǎn)換成一個函數(shù)嗎？是的，你聽錯了。文本數(shù)據(jù)提供了廣泛的可能性來生成新函數(shù)。但有時候，我們最終會產(chǎn)生很多功能，在某種程度上處理它們會變成一項痛苦的任務(wù)。因此，我們應(yīng)該仔細分析提取的特征。別擔心！下面解釋的方法也有助于減少結(jié)果數(shù)據(jù)集的維度。以下是使用的常用功能工程方法列表： 1. n-gram ：在文檔語料庫中，1

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詹惠兒

基本正則表達式函數(shù)

R在解析文本數(shù)據(jù)方面同樣強大，在正則表達式中，有多種方法可以完成某項任務(wù)。但是，在學(xué)習(xí)的過程中，堅持特定方法以避免混淆是至關(guān)重要的。因此，下面整理了一些專門用于處理正則表達式（又名正則表達式）的基本函數(shù)。對于使用正則表達式，可用的基本正則表達式函數(shù)是grep（），grepl（），regexpr（），gregexpr（），regexec（）和regmatches（）。以下

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修改字符串的R函數(shù)有哪些？

下表整理歸納了一些常用的基本R函數(shù)（在stringr中也可用）來修改字符串：

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