本文详细介绍了在阿里云CentOS 7.9系统上部署WordPress的完整流程。主要内容包括：1.基础环境规划（操作系统、MySQL 5.7、Nginx/Apache、PHP7.4+及必要扩展）；2.分步安装指南（MySQL安装与配置、PHP环境搭建、Nginx部署、WordPress安装）；3.防火墙与安全组设置；4.浏览器访问验证；5.提供一键安装脚本简化部署流程。文档特别强调了各组件版本兼

大数据（Big Data）是指通过不同来源汇集的大规模、多样化、动态变化的数据集，通常无法通过传统的数据处理方法进行有效的存储、管理和分析。随着信息技术的进步，特别是互联网、物联网（IoT）和社交媒体的兴起，数据的生成速度呈指数级增长。大数据不仅仅是数据量的大幅增加，还包含数据类型的多样化和处理速度的提升。Volume（数据量大）：大数据的主要特征之一是其庞大的数据量，通常从TB级别扩展到PB级别

机器学习的项目中都需要大量的数据，这些数据来源于现实生活、scikit-learn库或 Keras 库等，然后对数据进行探索是训练模型的必修课。特征值包括城镇人均犯罪率、住宅用地所占比例、每栋住宅的平均房间数、到达高速公路的便利指数、城镇非零售业的商业用地所占比例等。库中的鸢尾花数据集，显示数据集特征值和标签值的类型、属性和部分数据，并绘制花瓣长度和花瓣宽度与鸢尾花品种的散点图。个标签值，其中特征

回归分析：用于分析特征与目标变量之间的关系，常用于连续变量的预测任务。数据预测：通过机器学习的回归模型，进行模型选择、训练和评估，提升预测效果。特征重要性与模型优化：通过特征选择、正则化、超参数调整和交叉验证，简化模型并提升预测能力。

BP神经网络（Back Propagation Neural Network，反向传播神经网络）是一种前馈神经网络，通过误差反向传播算法来训练模型权重和偏置。它是人工神经网络中最常见的模型之一，特别适用于非线性函数的拟合和分类问题。

Keras 是一个开源的深度学习框架，用 Python 编写，构建于 TensorFlow 之上。它以简单、快速和易于使用为主要设计目标，适合初学者和研究者。Keras 提供了高层次的 API，帮助用户快速构建和训练深度学习模型，而无需处理底层复杂的数学运算或框架细节。最初由 François Chollet 开发，现在是 TensorFlow 的核心部分。

最佳模型：SVM 在垃圾短信分类任务中表现最好，具有最高的准确率和较高的精确率和召回率。其他模型：朴素贝叶斯和决策树模型的表现也不错，但相较于 SVM，分类的准确度略有不足，尤其是在垃圾短信的识别方面。

库提供功能，开发者调用即可。框架提供结构和流程，开发者在框架规定下开发。平台是集成工具环境，支持整个开发流程。2. 使用 HBuilder X 创建第一个 uni-app 应用步骤1: 进入DCloud官网，下载并安装 HBuilder X。步骤2: 打开 HBuilder X，选择 新建 -> 项目 -> uni-app，创建一个新的应用。步骤3: 根据界面提示，填写应用名称、选择模板（如Hel

定义和训练贝叶斯模型# 在测试集上进行预测# 获取预测概率详细解释：我们定义了一个高斯朴素贝叶斯模型，适用于数值特征呈现高斯分布的数据。fit()：这是模型训练的步骤。使用X_train作为输入特征，y_train作为标签来训练贝叶斯分类器。predict()：训练完成后，我们使用测试集X_test进行预测，预测结果存储在nb_y_pred中。：输出每个样本属于每个类别的概率。这将用于绘制ROC曲

Keras 是一个开源的深度学习框架，用 Python 编写，构建于 TensorFlow 之上。它以简单、快速和易于使用为主要设计目标，适合初学者和研究者。Keras 提供了高层次的 API，帮助用户快速构建和训练深度学习模型，而无需处理底层复杂的数学运算或框架细节。最初由 François Chollet 开发，现在是 TensorFlow 的核心部分。