本文介绍了zookeeper完全分布式的搭建，基于hadoop集群，在三台机器上部署zookeeper。

Hbase完全分布式搭建（详细）

本文使用Scikit-learn对20 Newsgroups数据集进行分类，采用了朴素贝叶斯方法。首先，数据被分为训练集和测试集，并通过CountVectorizer转换为数值特征。比较了三种朴素贝叶斯模型：多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。每种模型都在训练集上进行训练，并在测试集上进行预测。评估指标

本文旨在实现一个基础的决策树分类模型，对鸢尾花数据集进行分类，理解并应用决策树分类模型

本文总结实现KNN分类的完整步骤，通过使用Scikit-learn库利用KNN对Iris鸢尾花数据集进行分类，直观感受调整超参数对模型性能的影响，并提供从加载数据到模型训练、评估以及可视化的完整流程。

本文使用Scikit-learn对20 Newsgroups数据集进行分类，采用了朴素贝叶斯方法。首先，数据被分为训练集和测试集，并通过CountVectorizer转换为数值特征。比较了三种朴素贝叶斯模型：多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。每种模型都在训练集上进行训练，并在测试集上进行预测。评估指标

本文基于鸢尾花数据集（Iris Dataset）完成了一个二分类任务。为了简化任务，将其转化为二分类问题。文章首先对数据进行预处理，包括划分训练集和测试集以及对特征进行标准化处理，随后，使用逻辑回归模型（Logistic Regression）对数据进行训练，并基于测试集进行预测，最后对模型进行性能评估。

本文基于鸢尾花数据集（Iris Dataset）完成了一个二分类任务。为了简化任务，将其转化为二分类问题。文章首先对数据进行预处理，包括划分训练集和测试集以及对特征进行标准化处理，随后，使用逻辑回归模型（Logistic Regression）对数据进行训练，并基于测试集进行预测，最后对模型进行性能评估。

本文利用Scikit-learn库构建和训练SVM分类器对鸢尾花数据集进行分类，并评估其在分类任务中的表现。

本文旨在实现一个基础的决策树分类模型，对鸢尾花数据集进行分类，理解并应用决策树分类模型