4G流量收入

这份讲义是MATLAB全国巡回研讨会的一部分，着重介绍如何在MATLAB环境中对4G LTE系统进行建模。

实验报告（完整、提交作业版

人口普查数据的收入预测，蛮适合想练手分类模型的朋友。CensusIncomeData数据干净，变量信息丰富，像年龄、教育、工作时间这些全都有，拿来训练个逻辑回归或者随机森林效果都挺不错。适合用来试水二分类任务，看看你的模型能不能识别出谁年入超 5 万。 数据来自 1994 年的人口普查库，Ronny Kohavi和Barry Becker帮忙筛过，基本不用太多清洗就能上手。哦对了，它也叫“成人收入数据集”，你在 Kaggle、UCI 上也能看到，算是机器学习界的老网红了。 训练目标简单：判断某人年收入是不是高于50K。输入特征包括职业、婚姻状态、教育背景等等，适合试试逻辑回归、随机森林、XGB

这是一个MATLAB库，用于解析SUMO XML网络并生成SUMO流量需求。该库的实现支持交通仿真模型的开发与优化。

这份PPT介绍了Adtributo，一个用于广告系统收入调试的工具或系统。

通过项目计划的实施，领导项目，并创建不同时间表的会议记录（MOM）文件，确保及时交付。开发监督机器学习模型，利用K近邻和线性回归算法，预测AT Home集团的销售收入，基于其存储的人口统计数据。分析结果将协助领导层评估未来资本计划的有效性。利用电子商务交易数据进行数据挖掘和定量分析，解答关键业务问题，通过Python库和Tableau进行可视化。提供技术洞察，并将其转化为业务决策建议，汇总至Tableau仪表板。

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数据集包含来自1994年人口普查的去识别记录，预测年收入是否超过50,000美元。

Hadoop 的流量统计程序，蛮适合做网络数据的场景，是那种日志量大的时候，起来挺顺手的。整个逻辑其实不复杂，从日志收集、预、分组统计到异常检测，基本上都靠HDFS和MapReduce撑起来。你要是搞过大数据，应该知道 Hadoop 对分布式文件存储和并行计算是真的友好，尤其适合这种批量数据的活儿。 日志文件的可以从 CSV、JSON 入手，采集好以后用 Map 阶段做数据清洗。比如像 IP 不全、格式乱的直接丢掉，统一字段，方便后续。 Reduce 阶段主要是统计，比如分时间段统计每个 IP 的总流量、平均值、峰值，完的数据也能方便喂给 BI 工具。你用Tableau或者Power BI做可

随着时间的推移，对Oracle10g的熟练掌握变得至关重要。