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问题一 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception -9ca8//shuffle_1_1562_27 java.io.FileNotFoundException: /hadoop/application_1415632483774_448143/spark-local--9ca8//shuffle_1_1562_27 (No such file or directory) 解决方法:表面上看是因为shuffle没有地方写了,如果

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利用支持向量机对基因表达标本是否癌变的预测 As we mentioned earlier, gene expression analysis has a wide variety of applications, including cancer studies. In 1999, Uri Alon analyzed gene expression data for 2,000 genes from 40 colon tumor tissues and compared them with d

制作测试数据源: c1 85 c2 77 c3 88 c1 22 c1 66 c3 95 c3 54 c2 91 c2 66 c1 54 c1 65 c2 41 c4 65 spark scala实现代码: import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession object GroupTopN1 { System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:

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SPSS分析技术:无序多元Logistic回归模型:美国总统大选的预测历史及预测模型 在介绍有序多元Logistic回归分析的理论基础时,介绍过该模型公式有一个非常重要的假设,就是自变量对因变量多个类别(因变量是定序数据)的影响程度是相同的.如果因变量有4个水平,那么有序多元逻辑回归分析最终会产生3个回归方程,这些回归方程除了常数项以外,其余的部分都是一样的,这就体现了模型的假设.因为有这个假设的存在,所以做有序多元Logistic回归分析时,可以同时输出平行性检验结果.如果检验结果不通过,那么

1. SparkR的安装配置 1.1.       R与Rstudio的安装 1.1.1.           R的安装 我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的,所以只介绍Ubuntu下安装R的方法: 1)  在/etc/apt/sources.list添加源 deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/, 然后更新源apt-get update: 2)  通过apt-get安装: sudo apt-get insta

1. 背景:      1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本      1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation  2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)      2.1 Backpropagation被使用在多层向前神经网络上      2.2 多层向前神经网络由以下部分组成:            输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入

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前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

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深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib