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文章/答案/技术大牛

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我用特征工程+LR超过了xDeepFM！

特征工程 apache 编程算法

之前对于特征工程的了解知之甚少，后来和杰少，峰少等朋友聊完之后，也自己跑了一些竞赛，深受启发，之前一直认为特征工程是艺术，但现在我个人更倾向于认为它是一门技术，它与模型相辅相成，特征工程要做的事情就是帮助模型，模型预测不好的地方，那么我们人为的用经验或者构建的特征来帮助它，使得模型能把自己做不好的地方能做好。所以特征工程师95%的技术+5%的艺术（很多真的太难想到了）。

2021-01-05

1.4K0

想学习Spark？先带你了解一些基础的知识

sql hadoop apache 大数据分布式

之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。

2020-07-28

2.1K0

BigData | 大数据处理基本功（下）

apache 数据处理 windows 分布式

指的是将多个不同的处理模块连接在一起，最后得出一个自己需要的结果的有向无环图（Directed Acyclic Graph/DAG）的系统。

2019-08-22

5940

BigData | 大数据处理基本功（上）

SLA，即Service-Level Agreement，中文名称为服务等级协议，就是系统服务提供者（Provider）对客户（Customer）的一个服务承诺，主要承诺的内容有4个：可用性（Availability）、准确性（Accuracy）、系统容量（Capacity）以及延迟（Latency）。

2019-08-22

5660

BigData |述说Apache Spark

spark apache mapreduce api hadoop

Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。

2019-08-21

6650

BigData | Beam的基本操作（PCollection）

apache 大数据 css 数据处理文件存储

在一开始接触到PCollection的时候，也是一脸懵逼的，因为感觉这个概念有点抽象，除了PCollection，还有PValue、Transform等等，在学习完相关课程之后，也大致有些了解。

2019-08-09

1.3K0

BigData | Apache Beam的诞生与发展

java ide api apache

Paper1: https://research.google.com/pubs/archive/35650.pdf

2019-07-08

1.3K0

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