随机森林
这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。
2022-06-04 03:47:54
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2022-05-24 19:01:31
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预测就是借助于过去的探讨去推测、了解未来。灰色预测就是通过原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统未来状态做出科学定量预测。
2022-05-22 02:23:20
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2022-05-15 22:16:54
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关于列表有用的一些方法;掌握从数组创建列表的方法；
掌握对列表进行排序；
掌握查找列表中的最大值、最小值的方法
掌握打乱列表的方法；;Java.util.ArrayList;操作;1. 从数组创建列表：Arrays.asList(数组名）
String [] array = {"red","green","blue"};
ArrayList list = new ArrayList<>(Arrays.asList(array));
2. 从列表创建数组：列表.toArray(数组名)
String[] array1 = new String[list.size()];
list.toArray(array1);
3.如果列表中的元素是可比较大小的，则可用Java.util.Collections类中的静态方法sort（列表）方法进行排序
Collections.sort(list);
System.out.println(list);
;4.求最大最小值 Collections类中的静态方法max(列表),min(列表)
System.out.println(C
2022-05-12 22:03:03
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