【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！版权所有，侵权必究！
[返回Python教程首页]
继续阅读
Python：继承
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！版权所有，侵权必究！
[返回Python教程首页]
继续阅读
Spark2.1.0入门：模型选择和超参数调整(Python版)
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！
返回Spark教程首页
推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
Spark 2.1.0 入门：协同过滤算法(Python版)
Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法(Python版)
Spark 2.1.0 入门：KMeans聚类算法(Python版)
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！
返回Spark教程首页
推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
KMeans 是一个迭代求解的聚类算法，其属于 划分（Partitioning） 型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。
继续阅读
Python：生成器
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！版权所有，侵权必究！
[返回Python教程首页]
继续阅读
Python：类和实例
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！版权所有，侵权必究！
[返回Python教程首页]
继续阅读
Spark 2.1.0入门：决策树分类器(Python版)
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！
[返回Spark教程首页]
推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
一、方法简介
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。
继续阅读
Spark2.1.0入门：逻辑斯蒂回归分类器(Python版)
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！
[返回Spark教程首页]
推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
逻辑斯蒂回归
方法简介
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。