3.5，编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0a上的结果。
4.10 从网上下载或自己编程实现任意一种多变量决策树算法，并观察其在西瓜数据集3.0上产生的结果。
5.10 从网上下载或自己编程实现一个卷积神经网络并在手写字符识别数据 MNIST 上进行实验测试。
6.8 以西瓜数据集 3.0α 的"密度"为输入"含糖率"为输出，试使用LIBSVM 训练一个 SVR。
7.3 试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集 3.0 为训练集，对 p.151 "测1" 样本进行判别.
8.5 试编程实现 Bagging，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集 3.0α 上训练一个 Bagging 集戚，井与图 8.6 进行比较.
2023-04-04 08:13:55
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使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。
1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；
2023-04-03 23:50:43
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运筹学教材编写组《运筹学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解_部分7.pdf
2023-04-01 10:22:51
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