chapter8習(xí)題key和電子第8章小結(jié)

1、R 被稱為語(yǔ)言也被稱R 被稱為語(yǔ)言也被稱。（自回歸求和移動(dòng)平均模式）數(shù)據(jù)處理有許多工具。大數(shù)據(jù)基本上都是 Hadoop 框架，它支持計(jì)算機(jī)集群上使用簡(jiǎn)單編程模型對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理。而 MapReduce 用于大數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算的編程Map是一函數(shù)，負(fù)責(zé)對(duì)每一塊數(shù)據(jù)采用一個(gè)函數(shù)并得到計(jì)算的結(jié)果，Reduce 將Map數(shù)據(jù)文件交由 Hadoop 管理，數(shù)據(jù)處理使用 MapReduce 方法，大型數(shù)數(shù)據(jù)文件交由 Hadoop 管理，數(shù)據(jù)處理使用 MapReduce 方法，大型數(shù)據(jù)分析、處理掘幾乎都是采用 Hadoop+MapReduce 技術(shù)ETLT？檢查你的郵箱或中通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索，了解 Openr

2、efine 的主要功能和處理流程在 R 中，x1、x2、x3 可以被稱為變量，也可以稱為矢量，執(zhí)行以下操作x3data1=8.2RDemo繪制柱圖的函數(shù)為 hist(變量名，breaks=值)data1XY繪制柱圖，breaks取值分別為 1,2,10。Rggplot(date1,aes(X,Y)+7.請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè) Grades.csv 文件，其中的數(shù)據(jù)為8586908481595175585955646164565079958999906285869053656481735073799589999062858690536564817350736388945167988583588466635872608.41R8.如 8.4.2節(jié)中介紹的對(duì) Groceries 數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，試對(duì) Groceries分別采用 support=0.05和 confidence=0.4和 support=0.005和 confidence=0.4采用 R的 Apriori函數(shù)進(jìn)行分析，minlen=2不變。比較分析結(jié)果。9對(duì) 8.4.3節(jié)所示例的數(shù)據(jù)集中e按序修改為 104300854006080010141814345081006005640070200 5600018。10.對(duì) 8.5.1 節(jié)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，增加兩：重建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，運(yùn)用決策樹對(duì)其