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。

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: 基于当前策略学习，适用于实时决策场景，例如机器人控制。 掌握这些算法将为您打开机器学习的大门，开启智能数据分析之旅。

该项目探讨了利用机器视觉技术实现农业机器人导航路径识别的可能性。通过分析农业环境中的图像信息，提取道路边界、障碍物等特征，为机器人规划安全高效的导航路径提供依据。

机器学习的数学基础 机器学习是基于数学原理的，这些原理包括线性代数、概率论和统计学。 线性代数提供了表示和操作数据的方法。它用于处理向量、矩阵和变换，这些都是机器学习算法的基本构建块。 概率论提供了处理不确定性和随机性的方法。它用于表示和推理事件发生的可能性，这是机器学习中的一个关键概念。 统计学提供了从数据中提取有意义信息的工具和技术。它用于估计模型参数、评估算法性能以及进行假设检验。

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