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NHANES_Data_Analysis 可以在上找到有关此数据的信息，包括数据预处理在内的分析位于同一存储库中的不同jupyter笔记本中。 NHANESPreprocessing.ipynb-大约2500名参与者的NHANES数据集的初始预处理。 NHANESMerge_Hybrid.ipynb-为每个参与者合并和预处理NHANES数据集。 NHANESExploratoryAnalysis.ipynb-NHANES数据探索。 NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb-传统ML方案，适用于2500种左右前五种疾病的参与者。 NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb-适用于所有个人的传统ML方案。 NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb-由于对数据复杂性的了解，CNN在NH

美国人口普查数据分析使用MapReduce :diamond_suit: 开发了一个系统来解析和处理1990年的人口普查数据，支持对所有五十个州（Java，Hadoop MapReduce，HDFS）的人口统计数据进行知识提取 :diamond_suit: 然后使用Google Fusion将结果叠加在Google Maps上 1）在这个程序中，我所有的代码都放在一个包结构中： cs455 / hadoop / census，支持的jar文件位于cs455 / hadoop / census /文件夹中 提供的build.xml文件将编译所有java文件并创建jar文件 输入$ ant创建jar文件 该代码带有注释。

COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学 2021年Spring，（1-5）和（6-10） 在，我们将学习如何使用大规模的机器学习。 我们将使用我们大学的。 您必须使用连接到HPC。 该版本使用的 （2020年9月2日），并且在下面进行了10节。 您可以参考以获取更多信息，例如时间表和评估信息。 第一场：Spark和HPC简介 第2节：RDD，DataFrame，ML管道和并行化 专题三：可扩展的矩阵分解，用于推荐系统中的协同过滤 第四节：可扩展的k-means聚类和Spark配置 主题5：可伸缩的PCA，用于降维和Spark数据类型 第六节：高级决策树 第七讲：可扩展的逻辑回归 第八讲：可扩展的广义线性模型 主题9：可伸缩神经网络 第十部分：云中的Apache Spark（ 客座演讲 您也可以下载以供预览或参考。 致谢 这些材料是参考以下资源构建的： 官方的。 注意：最新信息

假设地，我是一家销售钻石的公司的顾问，我的工作是创建一个模型，该模型根据钻石的特性预测钻石的价格。 我使用R开发了一个多线性回归模型，使预测成为可能。 我还创建了用于残差分析的各种图形，并在所附的论文中解决了回归方程。