總結hive只適合用來做批量資料統計分析，是披著sql資料庫外衣的批量統計分析系統。將結構化的檔案對映為一張資料庫表，用於查詢，類似於血緣分析。
hive詳細介紹及簡單應用
示例：pandas 是基於numpy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。
關係型資料庫管理系統，dbms是資料庫管理系統，dbms只適合處理少量的資料，而關係型資料庫之間的關係是由主鍵和外來鍵相互聯絡的table來構成。
乙個即將退伍的map和reduce的合併罷了。hive可以減少使用mapreduce的人工成本。
特徵數=維度^2/2，一張5050畫素的**，它的維度是5050=2500，特徵數=2500*2500/2=3,125,000。如果是彩色，維度會增加到原來的3倍，那麼特徵數將增加到接近3千萬。
機器學習入門——**神經網路
調參神器，基於高斯過程。不確定是否和貝葉斯var模型有聯絡？或者說數學原理是通用？
貝葉斯優化調參-bayesian optimiazation原理加實踐
貝葉斯網路學習總結
貝葉斯網路 bayesian network 又稱信念網路 belief network 或是有向無環圖模型 directed acyclic graphical model 是一種概率圖型模型。貝葉斯網路學習資料分析獲得貝葉斯網模型，而貝葉斯網路包括引數學習和結構學習。通過貝葉斯網路結構學習得到各...
電腦科學 2019 01 貝葉斯卷積神經網路
人工神經網路是一種互連系統，它通過學習例項來完成給定的任務，而不必事先了解該任務。這是通過為每個節點中的權重找到最佳點估計來完成的。一般來說，使用點估計作為權重的網路在大型資料集上表現良好，但它們無法在資料很少或沒有資料的區域中表達不確定性，從而導致決策過於自信。本文提出了一種基於變分推理的貝葉斯卷...
Scikit Learn學習筆記 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類方法啊，通常適用於維度非常高的資料集。因為執行速度快，而且可調引數少，因此非常適合為分類問題提供快速粗糙的基本方案。之所以成為 樸素 或 樸素貝葉斯 是因為如果對每一種標籤的生成模型 用於計算每個標籤的p 特徵 li p 特徵 li 進行非常簡單的假設，就能找到...