支持向量機(jī)；SVM的案例
sklearn中支持向量機(jī)（SVM）用于回歸
摘要：本文使用SVM進(jìn)行回歸；
00 獲取sklearn中糖尿病患者數(shù)據(jù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
diabetes=datasets.load_diabetes()
train_x=diabetes.data[:342,:]
train_y=diabetes.target[:342]
test_x=diabetes.data[342:,:]
test_y=diabetes.target[342:]
01 SVM線性回歸
regre=svm.LinearSVR()
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[36]: -0.3826827941256945
regre.coef_
Out[37]:
array([ 2.49261883, 0.25752362, 6.21448813, 4.90032452, 2.70896776,
2.61597544, -4.9194174 , 5.41655006, 6.48684744, 3.7077186 ])regre.intercept_
Out[38]: array([103.12986397])
regre.n_iter_
Out[39]: 9
考察參數(shù)loss的影響：
regre=svm.LinearSVR(loss='epsilon_insensitive')
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[40]: -0.38589592979512455
展開(kāi) sklearn中支持向量機(jī)（SVM）用于分類
摘要：本文使用SVM進(jìn)行分類；
00 獲取sklearn中鳶尾花數(shù)據(jù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
iris=datasets.load_iris()
dex1=np.random.choice(150,size=120,replace=False)
dex2=[]
for i in range(150):
if i not in dex1:
dex2.append(i)
train_x=iris.data[dex1,:]
train_y=iris.target[dex1]
test_x=iris.data[dex2,:]
test_y=iris.target[dex2]
01 SVM線性分類
classi=svm.LinearSVC(max_iter=5000)
classi.fit(train_x,train_y)
classi.coef_
Out[21]:
array([[ 0.18423835, 0.45122936, -0.80794123, -0.4507153 ],
[ 0.07950217, -0.8192085 , 0.42309252, -0.99830954],
[-0.96954958, -0.97387786, 1.54891257, 1.68449995]])
classi.intercept_
Out[22]: array([ 0.109562 , 1.31266596, -1.50936256])
classi.n_iter_
Out[23]: 3038
classi.score(test_x
展開(kāi) 直流無(wú)刷驅(qū)動(dòng)MS4932三相正弦波 DC 電機(jī)控制器 三相有感正弦波BLDC預(yù)驅(qū)動(dòng)，支持空間向量調(diào)制（SVM)
主要特點(diǎn):
? 支持空間向量調(diào)制 (SVM)
? 支持正弦波和方波解決方案
? 內(nèi)置時(shí)鐘發(fā)生器
? 內(nèi)置誤差放大器，用于扭力閉環(huán)控制
? 占空比直接控制
? 方波 120°正弦波 180°導(dǎo)通
? PLL 角度檢測(cè)（霍爾傳感器）
? 電流領(lǐng)先相位更正
? 兩個(gè)可選死區(qū)時(shí)間
? 同步整流
? 過(guò)壓和欠壓保護(hù)、過(guò)溫保護(hù)(OTP)、過(guò)流保護(hù)(OCP)
? 可調(diào) OC 定時(shí)器
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184基于matlab的相關(guān)向量機(jī)（RVM）回歸和分類算法 ￥12.2
基于matlab的相關(guān)向量機(jī)（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機(jī)（SVM）的主要局限性。RVM關(guān)鍵是為每個(gè)權(quán)參數(shù) 都引入一個(gè)單獨(dú)的超參數(shù) ，而不是一個(gè)共享超參數(shù)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的matlab算法
三、代碼實(shí)戰(zhàn)
以GWO優(yōu)化SVM的多分類問(wèn)題為例，GWO優(yōu)化SVM的超參數(shù)C和g.
基于網(wǎng)格式搜索SVM方法的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
網(wǎng)絡(luò)搜索支持向量機(jī)（svm）預(yù)測(cè)方法以歷史的電力負(fù)荷為依據(jù)，不需要專家經(jīng)驗(yàn)，只需對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，就可以逼近輸入/輸出的關(guān)系。
本課題采用網(wǎng)絡(luò)搜索svm的方法對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）最先由Cortes和Vapnik提出，它是一種有監(jiān)督的模式識(shí)別方法。它的主要思想是建立一個(gè)分類決策面。SVM利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其盡可能的線性可分。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核、徑向基核（RBF）、傅里葉核、樣條核和Sigmoid核函數(shù)等。通過(guò)比較這些核函數(shù)適用的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，無(wú)論樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn)是高維還是低維，數(shù)據(jù)量大還是小，RBF核函數(shù)展現(xiàn)了很好的分類性能。因此，選擇RBF作為SVM的分類核函數(shù)。
可以看出，優(yōu)化問(wèn)題取決于兩個(gè)重要參數(shù)c和g，這兩個(gè)參數(shù)會(huì)影響SVM的預(yù)測(cè)性能。SVM預(yù)測(cè)問(wèn)題取決于兩個(gè)重要參數(shù)c和g，這兩個(gè)參數(shù)會(huì)影響SVM的預(yù)測(cè)性能。為了提高模型的預(yù)測(cè)性能，引入網(wǎng)格式搜索法（GS）優(yōu)化模型建立過(guò)程中的兩個(gè)重要參數(shù)。同時(shí)避免模型過(guò)學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)的現(xiàn)象發(fā)生，采用5倍交叉驗(yàn)證法以訓(xùn)練集最小均方根誤差為適應(yīng)度函數(shù)來(lái)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。當(dāng)達(dá)到最小均方根誤差時(shí)，所得到的c和g為最佳參數(shù)。GS中，以0.5為間隔進(jìn)行全局搜索，c和g的范圍均是（2-10, 210）
總之SVM預(yù)測(cè)過(guò)程為：
（1）輸入數(shù)據(jù)，規(guī)定訓(xùn)練輸入、訓(xùn)練輸出、預(yù)測(cè)輸入和預(yù)測(cè)輸出
（2）為加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理
（3）參數(shù)尋優(yōu)，網(wǎng)格數(shù)搜索開(kāi)始
（4）得到最優(yōu)參數(shù)建立預(yù)測(cè)模型，避免模型過(guò)學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)的現(xiàn)象發(fā)生，采用5倍交叉驗(yàn)證法以訓(xùn)練集最小均方根誤差為適應(yīng)度函數(shù)來(lái)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。當(dāng)達(dá)到最小均方根誤差時(shí)，所得到的c和g為最佳參數(shù)。
展開(kāi) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饽：卣魈崛〉?em>支持向量機(jī)混合診斷模型
摘要：為解決機(jī)械故障小樣本模式識(shí)別問(wèn)題，有效地提高分類的準(zhǔn)確率，提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸? 模糊特征提取的支持向量機(jī)混合診斷模型。
該模型通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，提取信?hào)的本征模式分量并轉(zhuǎn)化為模糊特征向量!對(duì)機(jī)器故
障進(jìn)行診斷，然后將模糊特征向量輸入到多分類的支持向量機(jī)中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器不同故障類型的
識(shí)別。
將該模型應(yīng)用于汽輪發(fā)電機(jī)組的!種工作狀態(tài)的識(shí)別中，測(cè)試結(jié)果表明，同原有的未經(jīng)過(guò)任何特征
提取以及經(jīng)過(guò)小波包模糊特征提取的#種多分類支持向量機(jī)方法相比，該模型將分類準(zhǔn)確率從原
有的53.3%和86.67%提高到100%，有效地改善了分類的準(zhǔn)確性。
同時(shí)，該模型還為汽輪發(fā)電機(jī)組的故障確診提供了有力依據(jù)。
請(qǐng)享用！
展開(kāi) 17個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法
常見(jiàn)的算法包括：分類及回歸樹(shù)（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）
10. 貝葉斯方法貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來(lái)解決分類和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計(jì)（Averaged One-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。
11. 基于核的算法基于核的算法中最著名的莫過(guò)于支持向量機(jī)（SVM）了?；诤说乃惴ò演斎霐?shù)據(jù)映射到一個(gè)高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問(wèn)題能夠更容易的解決。常見(jiàn)的基于核的算法包括：支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。
12.聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時(shí)候人們描述的是一類問(wèn)題，有時(shí)候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。常見(jiàn)的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。
13.
展開(kāi) 基于深度學(xué)習(xí)的可解釋特征準(zhǔn)確預(yù)測(cè)混凝土抗壓強(qiáng)度
為了進(jìn)一步證明 CNN 的優(yōu)越性，將其與三種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括支持向量機(jī)(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN) 和自適應(yīng)提升 (Adaboost)）進(jìn)行了比較，所有這些模型都是使用相同的訓(xùn)練開(kāi)發(fā)的和測(cè)試集。圖 6顯示了三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型和 CNN 在測(cè)試集上的性能。顯然，CNN 生成的預(yù)測(cè)大多接近于觀察到的抗壓強(qiáng)度，并且 CNN 的決定系數(shù)（R 2）在四個(gè)模型中最高。這四個(gè)模型的誤差指標(biāo)（圖 7）也證實(shí)了 CNN 的性能最好。
圖6：(a) SVM、(b) ANN、(c) Adaboost 和 (d) CNN預(yù)測(cè)的實(shí)際抗壓強(qiáng)度和抗壓強(qiáng)度之間的關(guān)系。
圖7：四個(gè)模型的指標(biāo)比較。
為了證明采用可解釋特征的優(yōu)越性，使用不同的數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)了一個(gè)具有相同架構(gòu)的額外 CNN 模型，其中僅包含無(wú)法解釋的特征。如圖8所示，具有無(wú)法解釋特征的 CNN 模型具有R20.881，低于具有可解釋特征的對(duì)應(yīng)物（圖 5）。表 10比較了具有可解釋和不可解釋特征的 CNN 模型的誤差指標(biāo)。在所有誤差指標(biāo)中，具有可解釋特征的 CNN 模型的值低于具有無(wú)法解釋特征的模型，這表明可解釋特征更適合預(yù)測(cè)混凝土抗壓強(qiáng)度。
圖8：CNN使用 (a) 訓(xùn)練集和 (b) 測(cè)試集的無(wú)法解釋的特征，計(jì)算實(shí)際抗壓強(qiáng)度和預(yù)測(cè)抗壓強(qiáng)度之間的關(guān)系。
Q5
文章有什么可取和不足之處？
邏輯結(jié)構(gòu)：本文的outline呈現(xiàn)在下文：
1. Introduction
深度學(xué)習(xí)能夠開(kāi)發(fā)良好的預(yù)測(cè)模型，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到混凝乳強(qiáng)度預(yù)測(cè)當(dāng)中是可行的。
2.
展開(kāi) 徑向基函數(shù)內(nèi)核 – 機(jī)器學(xué)習(xí) ￥5
輸出：
在 XOR運(yùn)算上應(yīng)用 RBF
? 徑向基函數(shù)核的實(shí)際應(yīng)用
RBF內(nèi)核的多功能性和有效性使其適用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，包括：
? 支持向量機(jī)（SVM）：在SVM中，RBF內(nèi)核通常用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到更高維的空間，在該空間中可以構(gòu)建線性決策邊界以分隔類。
? 核化嶺回歸：在回歸任務(wù)中，RBF核可用于執(zhí)行核化嶺回歸，從而允許模型捕獲特征和目標(biāo)變量之間的非線性關(guān)系。
? 聚類：RBF內(nèi)核還可以用于內(nèi)核化聚類算法，例如頻譜聚類，它有助于捕獲數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以便將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組在一起。
? 降維：在流形學(xué)習(xí)和非線性降維技術(shù)中，如t分布式隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），RBF內(nèi)核用于定義高維空間中數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性。
python案例代碼
展開(kāi) 基于matlab求解二維非穩(wěn)態(tài)對(duì)流擴(kuò)散反應(yīng)問(wèn)題
?? 代碼獲取關(guān)注我
??部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除
?? 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料
?? 仿真咨詢
1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷
2.圖像處理方面
圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知
3 路徑規(guī)劃方面
旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化
4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面
無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配
、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化
5 無(wú)線傳感器定位及布局方面
傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化
6 信號(hào)處理方面
展開(kāi) 
電動(dòng)汽車鋰離子電池安全性能檢測(cè)淺析
賈曉洪提出在電池內(nèi)短路模型建立的基礎(chǔ)仿真鋰離子內(nèi)部短路情況下的電壓曲線的特性，作為支持向量機(jī)（SVM）的樣本集，選取合適的核函數(shù)以及參數(shù)，采取分段提取的特征并有效的結(jié)合遺傳算法優(yōu)化檢測(cè)熱失控，取得不錯(cuò)的熱失控預(yù)警效果。
秦小英設(shè)計(jì)采用DSP為核心的計(jì)算方式完成電池運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)，并利用Java程序完成電池運(yùn)行的顯示、計(jì)算以及控制命令的下達(dá)等功能，實(shí)現(xiàn)了電池安全性能的強(qiáng)實(shí)用性與強(qiáng)靈活性。
巖爆預(yù)測(cè)文獻(xiàn)回顧(Prediction of Rock Burst) (5) [2006-2008]
Ru (2007) <PSO-SVM MODEL FOR PREDICTION OF ROCK BURST>使用時(shí)間序列分析進(jìn)行巖爆預(yù)測(cè), 用支持向量機(jī)(SVM)建立時(shí)間序列之間的非線性關(guān)系，用粒子群優(yōu)化(PSO)進(jìn)行選擇，提出了PSO-SVM方法。Zhu (2008) <Rockburst prediction analysis based on v-SVR algorithm>選擇巷道壁巖石的最大切向應(yīng)力、巖石單軸抗拉強(qiáng)度、巖石單軸抗壓強(qiáng)度、彈性能量指數(shù)作為參數(shù)，提出了基于v-SVR（支持向量回歸support vector regression）的巖爆預(yù)測(cè)模型方法。結(jié)果顯示該方法比灰色理論和經(jīng)典的SVR更準(zhǔn)確，與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相似。
Ding (2006) <The Research of Prediction Technology of Rock Burst> 根據(jù)巖爆問(wèn)題和聲發(fā)射技術(shù)的發(fā)展，總結(jié)了聲發(fā)射和巖石的特征參數(shù)，采用由簡(jiǎn)單的BP網(wǎng)絡(luò)組成的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，按(順序)合成參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)巖爆。Yang (2008) <Prediction Forecast of Rockburst Based on RBF Neural Network> 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行巖爆預(yù)測(cè)。Wei (2008) <Combined optimization model of rock-burst prediction based on chaos optimization and BP neural networks> 將混沌優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，預(yù)測(cè)淮北礦務(wù)局石臺(tái)煤礦的巖爆。
展開(kāi) LS-OPT?優(yōu)化設(shè)計(jì)和參數(shù)識(shí)別
LS-OPT界面參數(shù)定義流程圖
功能:
?多學(xué)科優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化(MDO/MOO)
?離散變量和混合變量?jī)?yōu)化
?全局優(yōu)化
?魯棒優(yōu)化與/或可靠性優(yōu)化
?LS-DYNA? 數(shù)據(jù)，包括異常分析數(shù)據(jù)和LS-PrePost? 支持數(shù)據(jù)
?噪聲與滯回曲線匹配的參數(shù)識(shí)別
?基于數(shù)字圖像相關(guān)法的全場(chǎng)校正
?不確定性量化
?靈敏度分析
基于分類器的參數(shù)化車身側(cè)面碰撞
求解器和算法:
?連續(xù)響應(yīng)面方法
?遺傳算法和高效全局優(yōu)化算法(EGO)
?求解多目標(biāo)優(yōu)化的NSGA-II算法
?蒙特卡羅算法 (直接法與基于代理模型法)
?異常分析法
?針對(duì)統(tǒng)計(jì)分類的支持向量機(jī)法(SVMs)
?Taguchi方法
?曲線相似性度量：動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW), 部分曲線映射和曲線離散Fréchet距離算法
?實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：空間填充法, 全因子或部分因子設(shè)計(jì)法, 拉丁超立方體抽樣法
?代理模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多項(xiàng)式模型、 Kriging模型和支持向量機(jī)回歸模型
?基于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境的作業(yè)調(diào)度
實(shí)際的數(shù)據(jù) (LS-DYNA) 分類器 (藍(lán)色邊界線)
LS-OPT具有以下交互式圖形界面后處理的功能：
?計(jì)算結(jié)果繪圖 (相關(guān)矩陣, 散點(diǎn)圖, 平行坐標(biāo), 自組織映射, 時(shí)間歷程, 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì))
?代理模型繪圖 (面, 二維橫截面, 準(zhǔn)確率, 全局靈敏度, 歷史靈敏度)
?Pareto繪圖 (散點(diǎn)圖, 平行坐標(biāo), 自組織映射)
?隨機(jī)分析 (統(tǒng)計(jì)工具, 相關(guān)性, 隨機(jī)貢獻(xiàn))
?優(yōu)化歷史
?具有交互功能的表格
采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的GISSMO 失效模型校正
全場(chǎng)校正 (數(shù)字圖像相關(guān)法)
材料參數(shù)識(shí)別
網(wǎng)址：
https://www.lsoptsupport.com/
展開(kāi) 大數(shù)據(jù)—人工智能領(lǐng)域高水平會(huì)議及熱點(diǎn)技術(shù)匯總
1.支持向量機(jī)SVM 原理與算法
2.Python Spark SVM程序設(shè)計(jì)
十一、Python Spark 貝葉斯模型
1.樸素貝葉斯模型原理
2.Python Spark貝葉斯模型程序設(shè)計(jì)
十二、Python Spark邏輯回歸
1.邏輯回歸原理
2.Python Spark邏輯回歸程序設(shè)計(jì)
十三、Python Spark回歸分析
1.大數(shù)據(jù)分析
2.數(shù)據(jù)集介紹
3.Python Spark回歸程序設(shè)計(jì)
十四、Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類
1.機(jī)器學(xué)習(xí)流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 機(jī)器學(xué)習(xí)流程分類程序設(shè)計(jì)
十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎
1.推薦算法
2.推薦引擎大數(shù)據(jù)分析使用場(chǎng)景
3.推薦引擎設(shè)計(jì)
十六、項(xiàng)目實(shí)踐
1.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a、Hadoop，Spark，ELK技術(shù)構(gòu)建日志數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
b、互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
1.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a、電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
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