在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

  随着大数据疯狂的浪潮,新生代的工具Python得到了前所未有的爆发.简洁.开源是这款工具吸引了众多粉丝的原因.目前Python最热的领域,非数据分析和挖掘莫属了.从以Pandas为代表的数据分析领域开始,便是Python的天下:一边以实际项目实操,一边跟着已有的资料学习,再辅以相关的理论知识,势必将集Python技能于大成. 在图灵世界里,Python被赋予的形象是蟒蛇,而蟒蛇不仅仅是灵活的象征,更有一招制敌的大杀器. Python是一条大蟒蛇,自然算是编程语言中灵活,且有灵性的. 在现阶段

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

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从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句“去规范化“或粗

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

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第六章 网络通信 Laxcus大数据管理系统网络建立在TCP/IP网络之上,从2.0版本开始,同时支持IPv4和IPv6两种网络地址.网络通信是Laxcus体系里最基础和重要的一环,为了能够利用有限的网络资源,获得最大化的使用效率,我们根据大数据网络环境的特点,设计了一套专属网络通信协议,以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案,它们共同组成了Laxcus集群的网络通信基础.本章将以TCP/IP协议为起点,介绍与网络通信有关的各个组成部分. 6.1 FIXP协议 Laxcus采用FIXP协议通信

上周是淘宝穿衣搭配算法大赛开始评测后的第一周,周冠军是来自浙江大学的"FUC AUTH"队.他们在夺得本周冠军之后,还将自己的获胜经验分享给了大家,究竟有什么秘诀呢? 阿里巴巴天池大数据竞赛在浙大师兄们的口碑中一直很不错,它真正意义上地为我们提供了海量数据源和大数据处理平台,尤其是大数据处理平台是在高校实验室中很难提供.对于以后走向大数据方向的研究人员而言也很具备科研价值,大数据比赛确实也锻炼大数据挖掘算法和程序优化,让我们受益匪浅. 由于我们团队也差不多都是新手,能取得这样的成绩,确

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大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来

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前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用. 受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言.因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言. 领域 流行语言 云基础设施 Python, Java, Go DevOps Python

大数据(Big Data)   大数据,官方定义是指那些数据量特别大.数据类别特别复杂的数据集,这种数据集无法用传统的数据库进行存储,管理和处理.大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V.   大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管