文档模型

本篇内容主要围绕MongoDB数据库中的“文档”概念展开阐述。作为一种NoSQL数据库，MongoDB区别于传统关系型数据库，不采用表格和行的方式存储数据，而是采用了更加灵活的文档模型。 在MongoDB中，数据以文档的形式进行组织和存储。每个文档都是键值对的集合，类似于JSON（JavaScript Object Notation）的结构。这种结构使得MongoDB能够更加灵活地处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 文档模型的优势在于： 灵活性: 每个文档可以拥有不同的结构和字段，无需预先定义模式，方便应对需求变化。 可扩展性: 可以轻松地添加新的字段和数据类型，无

预测模型的整理文档，内容挺全，适合平时做模型对比或者找代码参考用。里面涵盖了像决策树、神经网络、SVM这些常见模型，基本都是带代码、能跑的那种，省了你自己东拼西凑找资料的时间。尤其是搞电力负荷、需求预测相关的，多例子都直接用在那块。 神经网络那部分还蛮细的，像ELMAN、灰色神经网络、小波神经网络都提到了。有的资源直接是.zip打包的项目文件，下载完直接打开 MATLAB 就能调，懒人福音。还有源码那块，也比较干净，变量命名没那么乱，看起来舒服。 有意思的是那个SVM 神经网络的开盘指数预测，虽然小众，但代码还蛮实用的，适合练手。你要是刚入门机器学习，又想找点工程代码参考一下，挺推荐你看看。

狄利克雷过程的文档聚类方法还挺有意思，尤其是对文本文档这种没啥结构的东西，起来还挺顺手的。传统方法都得先猜个聚类数 K，一旦猜错就容易翻车。而这个基于Dirichlet 过程混合模型的做法就比较灵活，K 不用你来定，模型自己边跑边长，适合你不知道该怎么分的时候。 模型的核心逻辑其实就是边学习边决定类别数，有点像那种“先不急着下定论，边聊边看”的风格。再加上它识别了判别词和非判别词这两种词，效果还蛮自然的。非判别词会拖后腿？直接忽略就行，干脆利落。 用R 语言实现也比较方便，尤其是你习惯搞统计的朋友，直接上手不费劲。文中还提到了印度 Dhobi 系统的数据做实验场景，挺有文化趣味的哈。部分也简单

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Greenplum 文档 提供 Greenplum 相关的信息

Hadoop文档提供了配置hadoop系统的相关指导。

这是一份关于Hive的数据文档。

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