spark案例1、sparkpihadoop@ddai-master:/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7$ vim SparkPihadoop@ddai-master:/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7$ run-example SparkPi 10 > SparkPi.txtobject SparkPi {def main(args: A

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import DBSCANdataS = np.genfromtxt('testSet.txt')plt.scatter(dataS[:,0],dataS[:,1])plt.show()#建立模型，其中eps代表距离阀值，min_samples代表核心对象在e

介绍人工智能核心、应用场景、发展阶段、实现方法、机器学习和深度学习的关系

机器学习最常见的模型评估指标，其中包括：Precision（精确度）Recall（召回率）F1-score（F1值）PRC曲线ROC和AUCAccuracy（精度、准确率）和Error Rate（错误率）是分类模型中最常见的两种性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。对于分类模型f和大小为n的测试集D,Accuracy(精度)的定义为:Accuracy = 分对的样本点个数/总的测试

有正确的label如图：有两个维度x1和x2，这里的1和2代表的是标签，即是分类结果，也就是正确结果，那么机器学习会按照这个结果自动帮你分界限，即无正确的label例如在个二维坐标内，可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道，即是没有包含正确结果的那么机器就会有很多种的分法，例如趋于监督学习和无监督学习之间有部分有正确结果，其他的没有的，即含少量正确结果，那么根据无监督学习分法，中间那条线就不再适

机器学习最常见的模型评估指标，其中包括：Precision（精确度）Recall（召回率）F1-score（F1值）PRC曲线ROC和AUCAccuracy（精度、准确率）和Error Rate（错误率）是分类模型中最常见的两种性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。对于分类模型f和大小为n的测试集D,Accuracy(精度)的定义为:Accuracy = 分对的样本点个数/总的测试

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利用插值法去求数据集的中位数近似值

有正确的label如图：有两个维度x1和x2，这里的1和2代表的是标签，即是分类结果，也就是正确结果，那么机器学习会按照这个结果自动帮你分界限，即无正确的label例如在个二维坐标内，可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道，即是没有包含正确结果的那么机器就会有很多种的分法，例如趋于监督学习和无监督学习之间有部分有正确结果，其他的没有的，即含少量正确结果，那么根据无监督学习分法，中间那条线就不再适

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