xgboost代码回归matlab-kdd17-outlier-detectionkdd17-离群值检测

vmw 17与centos版本的hadoop集成指南，涵盖安装与配置步骤，确保高效运行。

这是使用MATLAB编写的原始代码，基于论文《使用降噪自动编码器实现内容和社区协同表示的协作主题回归》（Nguyen & Lauw，CIKM 2017）。该软件包包括若干社交推荐算法：SoCDL、CDL、SoRec、PMF、CTR-SMF等。具体使用方法为在命令行中运行： matlab ./main_socdl.m [alg_index]，其中 alg_index 可以选择： SoCDL 项目侧的CDL 用户端CDL PMF SoRec 6/7. CDL-CTR组合 点击率 CTR-SMF 该代码可根据需求进行修改和扩展，方便用户进行社交网络和商品内容的集成应用。 引用：Nguyen, T

在 VMware 17 上的 CentOS 中安装和配置 Hadoop 0.7，实现分布式数据处理。

在 VMware 17 上的 CentOS 中安装 Hadoop 13 本指南将引导您逐步完成在 VMware 17 上的 CentOS 系统中安装 Hadoop 13 的过程。 步骤： 安装 Java 配置主机名和网络 安装 Hadoop 配置 Hadoop 启动 Hadoop 验证安装 注意：在执行这些步骤之前，请确保您拥有 root 权限。

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Minitab17是一款强大的分析软件，可用于执行回归分析、方差分析、预测变量和实验设计等任务。

异常（Outlier）指的是数据集中与大部分数据显著偏离的数据点，其偏离程度超出随机因素的范围，可能源于完全不同的生成机制。根据Hawkins的定义，异常是数据中那些使人怀疑其生成方式不同于其他数据的点。根据Weisberg的看法，异常是不符合数据集其他部分统计模型的数据。Samuels认为，异常是与数据集中其余部分显著不同的数据点。Porkess指出，异常是远离数据集中其他数据点的极端值。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

使用 SQL Prompt 9 注册机激活时，断开网络即可完美激活。