数据分类：就是按照数据的属性和特点，将具有相同特征的数据归为同一类别。目的：查询；管理；分析；存储。教材指出：数据分类是将具有相同属性或特征的数据归集分类，方便查询、识别、管理和使用。网络爬虫：英文：Web Spider网络蜘蛛；网络机器人。作用：自动访问网页；提取需要的数据。客户端：向服务器发送：“我要这个网页”。服务器：返回：网页内容。HTML；JSON；图片；视频；音频。

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DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息（Schema）。特性RDDDataFrame数据结构无结构，只是 Java 对象集合有明确的列结构（Schema）优化能力无法优化Spark 可以理解和优化表达能力需要告诉 Spark “如何做”只需要告诉 Spark “做什么”代码简洁度复杂简洁当数据结构无法提前获知时，需要通过编程方式动态定义 Schema。#

特性功能面向对象设计每个元件都是一个类自动清理使用close()或退出时自动清理多层后端支持 RPi.GPIO / pigpio / lgpio支持事件when_held等支持组合逻辑可以组合输入输出支持远程控制可通过网络操作另一台树莓派。

#1. 什么是回归问题？回归问题的核心目标是学习一个函数fff，使得给定输入特征XXX，能预测出对应的连续输出YYY。这与分类问题不同，分类问题输出离散类别（如“狗”或“猫”），而回归问题输出连续数值（如房价、温度、销售额等）。回归问题在机器学习中非常常见，涉及到预测连续数值型目标。理解不同模型的特点、损失函数和训练方法，有助于根据具体任务选择合适的模型，提升预测效果。“波士顿房价数据集”是经典的

简要来说，数据探索（Data Exploration）是指在数据分析和数据挖掘的早期阶段，通过多种方法对原始数据进行初步的理解和分析，以掌握数据的基本特征和结构。具体包括以下几个方面：统计描述：计算基本统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差、最大值、最小值等。查看数据的集中趋势和离散程度。数据分布规律：利用直方图、密度曲线、箱线图等可视化工具，观察数据的分布形态（正态分布、偏态、双峰分布等）

scikit-learn（简称sklearn）是一个基于Python的开源机器学习库，其设计目标是让机器学习变得更简单、更高效。自2007年由法国INRIA研究所的David Cournapeau首次提出并开发以来，scikit-learn经历了多次版本更新，逐步成为数据科学和人工智能领域最受欢迎的工具之一。