今天在机器学习碰到了概念学习的知识，里面涉及了很多离散数学的概念，因此挑比较重点、难点的地方来总结一下。设P、Q为两个命题，我们称P—>Q为一个蕴含式，那么真值表如下所示：PQP—>Q100111011001下面我们来详细解释一下如何判断P—>Q的值到底是1还是0，这里我们把P和Q赋予具体的命题P是“汤姆离散数学考了满分”，Q是“汤姆妈妈给汤姆买电脑”那么P—&gt

一、修改配置文件1.yarn-site.xml[root@hadoop101 ~]# cd /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true --><property><name>yarn.nodemanager.pmem

本节将了解概念学习

一、决策树树模型并不只局限于分类场合，而是可用于解决绝大多数机器学习问题，包括排序、概率估计、回归及聚类。参考：https://www.cnblogs.com/muzixi/p/6566803.html

本节将了解概念学习

在上一节中我们已经讨论了如何处理两类分类问题，并对一些常见的任务（评分与排序、类概率估计）进行了总结，本节将讨论两类分类问题的推广，即多分类问题，并简单讨论一下回归问题。多分类问题1.1两种K类分类器假设我们要构造一个K类分类器，有两种方案：一对多（一堆其余）：首先训练K个两类分类器，第一个分类器是将C1和C2...Cn类区分开，第二个分类器是将C2和C1,C3...Cn类区分开，以此类推。在训练

一、前言今天开始我将自学机器学习，并且我会在博客持续更新相关内容和一些个人见解，努力打造全网最全最详细笔记。如果你是新手入门，建议你关注我，你会有意想不到的收获。入门的时候建议大家不要选择“西瓜书”，可以先买一本Peter Flach的机器学习。二、基础知识...

pyecharts渲染图片pyecharts v1.x版本后，提供了 selenium, phantomjs 和 pyppeteer 三种方式的渲染，只要会其中一种即可 。具体方式见官方文档。这里我采用selenium方式。（官方文档 ：http://pyecharts.org/#/zh-cn/render_images）1.安装snapshot-seleniumpip instal...

本文中，将讲解如何克隆一个虚拟机，及在克隆的过程中需要的注意事项，此篇也为了后续搭建完整的Hadoop+Spark集群做准备

由于本篇文章是为了在Windows下的IDEA搭建Spark环境做准备，因此Scala的版本要与Spark相匹配（这里Spark我用的是2.4.4，Scala用的是2.12.10）一、首先先在Windows环境下配置JDK和Scala的环境变量，这里不再一一阐述，很简单的。二、安装IDEA（可参考我安装IDEA的文章）三、在IDEA中安装Scala插件这里分为手动安装和自动安装...