机器配置

2.6 京东在机器学习平台上深耕多年，依托先进的大数据底层基础架构，将计算、存储、调度等系统协同整合。平台提供数据标注、清洗、建模、上线等一站式服务，用户可在PB级数据上快速进行算法研究和应用。京东的机器学习平台广泛应用于供应链、用户画像、无界零售等领域，构建于基础架构、工具层、任务调度层、算法层及API层组成的架构。详见图17。

最近，有用户在64位操作系统上安装Oracle后，使用PLSQL连接时遇到了困难。经过分析，发现配置instantclient可以有效解决这一问题。

4.3 有序因子因子的水平是以字母顺序排列的，或者显式地在factor中指定。有时候因子的水平有自己的自然顺序并且这种顺序是有意义的。我们需要记录下来可能在进一步的统计分析中用到。函数ordered()就是用来创建这种有序因子。在其他方面，函数ordered()和factor基本完全一样。大多数情况下，有序因子和无序因子的唯一差别在于前者显示的时候反应了各水平的顺序。另外，在线性模型拟合的时候，两种因子对应的对照矩阵的意义是完全不同的。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

该工具允许用户根据网吧机器的分布设置，调整标签控件位置及访问数据库路径，以监控非法使用者。确保收费系统为pubwin。

机器人方向的项目调研，如果你不想只靠百度+ChatGPT，那这份《机器产业报告：明日之星》真的可以瞧一眼。它不是那种照搬报告数据的套路，而是靠大数据挖掘和产业链验证，直接从一手信息下手，信息更全、也更靠谱。 行业拆分挺细的，一共分了7 大类机器人，像什么工业机器人、医疗机器人、家庭机器人都在里面。每个细分类下的企业列得全，光公司就列了536 家，还能找到子公司，查资料省下不少功夫。 挖掘维度也比较实用，不是空谈。用Python配合网络舆情，能对企业做多维度，比如发展热度、技术成熟度、市场口碑等等。适合做市场、竞品研究或者初创调研。 如果你在做机器人类项目，或者想从事这方面工作，这报告拿来参考一

Python 的机器学习工具包里，scikit-learn算是比较经典、也蛮省心的一套。基于NumPy、SciPy和matplotlib，多入门任务基本全能搞定，比如分类、回归、聚类那类活。安装方便，文档也挺全，适合你写原型、也适合跑实验。 模型训练和数据预基本是它的主打，像train_test_split、StandardScaler这些常用工具全都有。响应也快，代码也不臃肿。用熟了之后，再配合Pandas、XGBoost，效率更高。 平时你要是写点数据挖掘项目，或者搞点预测模型，scikit-learn.zip这种资源就挺值得收藏的。压缩包里包含完整的包结构，用的时候直接解压就能跑，不用到

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 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