理论应用

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高

深入探讨了均值漂移算法的核心概念、理论基础及其在不同领域的应用。文章首先阐述了均值漂移算法的基本原理，包括核密度估计、梯度上升和模式搜索等关键步骤，并解释了其在数据聚类、图像分割和目标跟踪等方面的应用。

补充作业：1、给定关系模式R(A,B,C,D,E,F)，函数依赖集F={A→C, C→A, B→AC, D→AC, BD→A}。求出R的候选码并计算F的最小函数依赖集。2、考虑关系模式R〈A，B，C，D，E，F〉，函数依赖集F={AB→E, BC→D, BE→C, CD→B, CE→AF, CF→BD, C→A, D→EF}，求F的最小函数依赖集。3、针对关系模式R(U)={A,B,C,D}，列出候选码并分析满足的范式（1NF, 2NF, 3NF或BCNF）。

根据自动控制原理书籍内容，运用Matlab工具绘制波特图，评估系统的稳定性。这些内容总结了相关经验，尽管没有特别创新的部分，但提供了有益的学习参考。

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。 如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持

数据库的理论与应用是信息技术领域的核心内容，涵盖了数据库的基础理论和实际操作技能。这门课程教授如何设计、创建、管理和优化数据库，以应对各种业务需求。课程文件详细解释了每个章节的内容，包括关系数据库模型、SQL语言的应用、数据库设计与实现、数据库安全性与性能优化等关键知识点。

粗糙集的不确定信息的思路，真的挺有意思。对于你做数据挖掘、预啥的，是遇上缺失值、异常值一堆的时候，这玩意儿还挺顶用的。粗糙集理论，是 80 年代 Zdzisław Pawlak 提出来的，嗯，别看时间早，现在用起来也不老气。它主要帮你从数据里找出哪些信息是模糊的、冗余的、不确定的，筛一筛、减一减，预效果还不错。信息系统、属性约简、等价类这些概念听起来有点抽象？其实蛮简单。比如你要选出对最终分类最有用的属性，就可以用它做属性约简，把没啥用的干掉，训练快，还能避免过拟合。而且像那种缺值太多、分类模糊的老大难数据，用粗糙集来，还真挺合适。它的规则都是类似“如果...那么...”这种，写得明明白白，你

应用比例 聚类 22% 直销 14% 交叉销售模型 12%

《概率理论：科学的逻辑》是已故的统计物理学家E.T. Jaynes所著，由G. Larry Bretthorst编辑完成，并于2003年由剑桥大学出版社出版。本书探索概率在推理中的核心作用，并将其视为一种严密的逻辑体系。Jaynes认为，概率理论不仅仅是数学的一个分支，而是一种推理的扩展形式，适用于各种基于不完全信息做出判断的情境。通过描述可信度推理的重要性，引入类比物理理论和思维计算机的概念，阐述了概率理论在处理不确定性问题上的广泛应用。