2016-10-16

MachineLearning 大数据

线性回归——最小二乘法（二）

　　上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特性的增长时及其迅猛的，几十、几百、几千…… 单变量线性回归：多变量线性

2016-09-24

MachineLearning 大数据

线性回归——最小二乘法_实例（一）

　　上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3

2016-08-28

MachineLearning 大数据

线性回归——最小二乘法（一）

　　相信学过数理统计的都学过线性回归（linear regression），本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法（least squares method）来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘法，后用最小二乘法对一个简单数据集进行线性回归拟合；线性回归　　线性

2016-08-21

Java Spark

Spark——SparkContext简单分析

　　本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext，注释的第一句话就是

2016-07-16

Docker

Kubernets搭建Kubernetes-dashboard

　　接上篇文章，在已经部署好Kubernetes的基础上部署kubernetes-dashboard，它是官方提供的用户管理Kubernets集群可视化工具；部署dashboard其实和在kubernets部署其他的应用一样，创建dashboard所需的Replication Controller、

2016-07-10

Docker

Docker中部署Kubernetes

　　Kubernetes为Google开源的容器管理框架，提供了Docker容器的夸主机、集群管理、容器部署、高可用、弹性伸缩等一系列功能；Kubernetes的设计目标包括使容器集群任意时刻都处于用户期望的状态，因而建立了一整套集群管理机制：容器自动重启、自动备份、容器自动伸缩等；Kubernet

2016-06-26

Scala 分布式并发模型

Akka初步介绍

　　Akka可能很多人都没有用过，也不知道是什么，但如果说起Scala或Spark就有很多人都听说过或使用过，这里简单说下三者的关系Akka是使用Scala开发的，Spark中使用了Akka作为其消息的通信工具；这篇文章主要说说Akka的一些特性，做个简要的介绍；　　要说Akka首先要从并发开

2016-05-16

闲谈

谈谈当前火热的“车联网”

　　敝人也算车联网行业从业者，做了两年这行业的开发者；今天主要谈谈国内车联网的现状还有我的一些愚见；近两三年车联网不管是在国内还是在国外都非常火，除了传统汽车厂商外各大科技巨头都开始介绍这个行业如Google、Apple、Facebook、三星、微软、百度、阿里、腾讯等等；车联网行业里还细分为：**

2016-04-17

大数据

线性代数回顾：矩阵运算

　　矩阵为线性代数中的重点，而矩阵运算就是矩阵的基础，这篇文章主要是回顾矩阵运算；　　矩阵基本运算：加法、减法、数乘、乘法、转置等矩阵加法　　　　矩阵加法规则为每个矩阵对应的元素相加，当且仅当两个矩阵具有相同的维数矩阵加法才有定义； 1、加法规则示例矩阵减法　　矩阵减法规则与矩

2016-03-26

Scala Spark

Spark作业调度阶段分析

　　Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度，如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的；　　在Spark中存在转换操作（Transformation Operation）与行动操作(Action Operation)两种；而转换操作只是会

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