基于Hadoop的hive数据库的网站流量日志数据分析系统项目源码.zip 已获导师指导并通过的高分项目。下载即用，内附说明。项目背景 1、项目名 “网站流量日志数据分析系统” 2、概念 a、点击流 点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹，形成点击事件，它会记录用户浏览站点的整个过程。 image-20211123085322048 二、日志数据的数据格式 image-20211123090020444 页面点击流数据 image-20211123091013446 点击流模型Visits表 image-20211123091120698 三、骨灰级指标 1、IP 1天之内，不重复的ip数，统计ip数 2、PV 页面加载的总次数 3、UV 1天之内，访问网站的不重复用户数（以浏览器cookie为依据），一天内同一访客多次访问网站只被计算1次。 四、整体技术架构流程 1、数据采集 2、数据预处理 3、数据入库 4、数据分析 5、数据展示 image-20211201143716799 image-20211123114258257 五、技术分析

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1.请拟合以下两组数据，用线性回归完成（Logistic回归、感知器或其他线性分类器的其中一种完成拟合即可）。 [x,y]=[（1,1）,(2,3), (2,1),(1,0),(5,2),(4,0),(3,1),(4,3),(7,3)] [x,y]=[[0.067732,3.176513],[0.427810,3.816464],[0.995731,4.550095],[0.738336,4.256571],[0.981083,4.560815],[0.526171,3.929515],[0.378887,3.526170],[0.033859,3.156393],[0.132791,3.110301],[0.138306,3.149813],[0.247809,3.476346],[0.648270,4.119688],[0.731209,4.282233],[0.236833,3.486582],[0.969788,4.655492],[0.607492,3.965162],[0.358622,3.514900],[0.147846,3.125947],[0.637820,4.09

阿里巴巴开源大数据平台演进之路 - 王峰（莫问）_阿里云

在Windows环境下开发spark程序，不可避免使用到部分Hadoop功能。为了避免在Windows上报错，给windows打补丁。

大数据团队赛知识框架.xmind

使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，当前取得第六名，适合参赛的朋友参考和使用。

【实验内容和要求】 1. 给定的房屋面积x和价格y X = [[40], [50], [80], [100],[130], [150],[170], [200], [250], [300]] y = [[100],[150],[170], [200],[230], [250],[270], [280], [310], [330]] 请合理指定二次多项式回归以及三次多项式回归的公式。 做最终效果预测的样本 X_test = [[120],[150],[250],[300]] # 用来做最终效果测试 y_test = [[220],[250],[310],[330]] # 用来做最终效果测试

AIF消防物联网云平台产品需求文档

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。