1.13版的其他检查项需手动关闭防火墙。[root@hybrisdb1 ~]# service iptables save iptables:保存防火墙规则至/etc/sysconfig/iptables:[ OK ] [root@hybrisdb1 ~]# service iptables stop iptables:清除防火墙规则:[ OK ] iptables:将链设置为接受策略:filter [ OK ] iptables:卸载模块:[ OK ] [root@hybrisdb1 ~]# chkconfig iptables off。修改SELINUX(可以选择permissive或disabled)[root@hybrisdb1 ~]# vi /etc/sysconfig/selinux
深入机器学习与Scikit-2版实战探索
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### 监督学习
线性回归: 预测连续目标变量,例如房价预测。
逻辑回归: 解决二分类问题,例如判断邮件是否为垃圾邮件。
决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测,例如客户流失预警。
### 无监督学习
聚类分析: 将数据分组到不同的簇中,例如客户细分。
主成分分析: 降低数据维度,提取主要特征,例如图像压缩。
### 强化学习
Q-learning: 通过试错学习最优策略,例如游戏 AI。
SARSA: 基于当前策略
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PySpark机器学习实战指南
PySpark 的机器学习书,页面挺厚,532 页,但内容讲得还挺实在,尤其是你对大数据和 Spark 有兴趣的话,绝对值得啃一啃。这是 2017 年出的第二版,第一版是在 2015 年出的,升级内容不少。
PySpark和Spark MLlib怎么结合,书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务,流程也清晰,管道(Pipeline)也都搭配得当,挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。
Rajdeep Dua 他们写得还不错,代码量比较多,配套的数据集也能直接跑起来,省事不少。响应也快,部署也讲了点,虽然略简单,但够用。
哦对了,如果你手头用的是 2.x 版
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