weka入门教程 数学差是连机器学习都学不了吗？
数学差是连机器学习都学不了吗？
数学在机器学习中的重要性毋庸置疑，建议尽量掌握机器学习的相关数学知识。当然，对于初学者，你不 开始机器学习不一定需要掌握大量的数学知识。学习数学的同时可以掌握更多的算法和技巧。
最近出现了很多简单易用的机器学习和深度学习的安装包，比如scikit-learn、weka、tensorflow、r-caret等。机器学习的理论与统计学、概率论、计算机科学和算法相关，可用于构建智能应用。虽然机器和深度学习前景广阔，但就这些技术而言，透彻的数学理解对于掌握内部运算和获得更好的结果是非常必要的。
数学对机器学习的重要性在于，比如:1。选择合适的算法，包括考虑精度、训练时间、模型复杂度、参数和定量特征；2.选择参数设置和验证策略；3.通过理解偏差方差的权衡来识别欠拟合和过拟合；4.估计正确的置信区间和不确定性。
机器学习中的许多数学公式和理论仍在研究中，研究人员正在开发更先进的技术。一般来说，成为机器学习科学家/工程师所需的最低数学水平主要包括:
1.线性代数:在ML中，线性代数无处不在。主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、矩阵的特征分解、LU分解、QR分解/因式分解、对称矩阵、正交化和正交化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和归一化都是理解机器学习及其优化方法所必需的。麻省理工学院(麻省理工学院(Gilb
数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
我猜楼主问这个问题主要是因为他没有 我不太懂数据分析技术。
让 让我们从结论开始:
如果你想建立一个完整的数据分析解决方案，从存储，数据处理和清洗，分析和可视化，那么使用java。毕竟java里有很多解决方案和框架，比如hadoop，spark，flink Flink。
如果你只是纯数据分析，数据集相对简单，比如你想在excel或者数据库中快速检索、查询、提炼你想要的数据，那就用python。
让 让我们来看看企业当前对数据分析的需求:
20%的数据发挥80%的商业价值；
80%的数据请求只针对20%的数据。
目前，无论是数据存储、处理、分析还是挖掘，最完整、最成熟的生态系统都是基于关系数据库，如报表、在线分析等工具；此外，数据分析师对SQL、R、Python数据分析包等查询分析语言的重视程度要高于编程语言。
"28 "企业大数据平台建设原理是将20%最有价值的数据以结构化的形式存储在关系数据库中，供业务人员查询分析；而80%的数据以非结构化和原始的形式存储在Hadoop等相对廉价的平台上，供具有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步的数据处理。处理后的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中，这也是 "离线 "和 "在线 "后面要提到的数据。
数据库到数据仓库是交易型数据到分析型数据的转换，需要包括:分析的主题、数据的维度和层次、数据的历史变化等。对于大数据平台，对分析的需求会更加细致，包括:
查询:快速响应组合条件查询、模糊查询和标签。
搜索:包括搜索非结构化文档和对返回的结果进行排序。
统计:实时反映变化，如网上销售订单、电商平台发货计算的库存显示等。
挖掘:支持挖掘算法和机器学习的训练集。
根据不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，也需要考虑如何快速将数据复制到相应的存储点，并进行适当的结构转换，以便分析师快速响应业务需求。
JAVA技术堆栈:
Hadoop是一个分布式系统基础设施。
它解决了大数据的可靠存储(HDFS)和MapReduce问题(大到一台计算机无法存储，一台计算机无法在要求的时间内处理)。
Hive建立在Hadoop之上，是一个以Hadoop为底层存储的批处理系统。(可以理解为MapReduce的一个外壳)
蜂巢是为了减少马生产作业的汇编。
HBaseHBase是一个键/值系统，在HDFS上运行。
Hbase是为了解决Hadoop的实时性要求。
Spark和StormSpark和Storm都是通用的并行计算框架。
解决Hadoop只适合离线数据处理，不能提供实时数据处理能力的问题。
差异:
1.Spark的思想是，当数据庞大时，将计算过程转移到数据上比将数据转移到计算过程上更有效率。Storm将数据传递给计算过程。
2.基于不同的设计理念，其应用领域也有所不同。Spark在现有数据集(比如Hadoop数据)上工作，已经导入Spark集群。Spark可以基于内存管理扫描flash，最小化迭代算法的全局I/O操作。Storm更擅长动态处理大量生成的 "小数据块 "(比如在Twitter数据流上实时计算一些聚合函数或者分析)。
Python技术栈
一张图搞定
Python技术栈
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