岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归…

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块,下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘,第二个是进行文本相似度匹配.好了,废话不多说,赶紧上车. 淘宝商品数据挖掘 数据来源: 自己写个爬虫爬吧,爬到后入库(mysql). 数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响. 拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发…

数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响.拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发现:可以查找 异常值发现:画图分析 缺失值:在下载数据.搜集数据的时候刚好就缺失.可以通过查找的方法去发现. 异常值:不一定就是异常,可能就是客观存在,但是这个值对于总的数据来说是一个就比较特殊点.可以通过画散点图发现. 这两方面的处理方法如下: 缺失值处理…

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32…

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

前言 在各种ORM框架或者SQL映射框架(例如MyBatis,SOD框架之SQL-MAP功能)中,都有将查询的结果映射为内存对象的需求,包括映射到实体类.简单类型(例如Java的POJO,.NET的POCO)的对象.在.NET中,这个过程可以通过ADO.NET的DataReader对象来读取数据,然后将读取的数据映射到内存对象.本篇文章来讨论下不同方式的数据读取方式对性能的影响. 在写这篇文章之前,我在想现在都2020年全民奔小康了,除了微软官方的EF框架之外,各种ORM框架层出不穷,连笔者的S…

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使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ…

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择…