如何安裝及使用SparkR?

• 大數學堂
• 2015年6月20日 15:02

Spark最近版本中收錄了R語言的SparkR，這讓R語言的資料分析能夠與Spark進行無縫整合。在RStudio下的安裝過程經過實測後發現，非常簡單且與使用RHadoop撰寫MapReduce非常相似。然而，研究後發現部分機器學習的功能仍需自行撰寫，無法直接呼叫MLlib，這是目前讓人最失望的部分。

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[分類實戰] 如何使用Spark 預測客戶是否流失(Part 2)?

• 大數學堂
• 2015年6月18日 16:14

MLlib 提供了決策樹分類的功能，使用DecisionTree.train可以輕鬆建立模型並預測客戶是否流失。此外，也可以使用不同的套件計算準確度和AUC，使用Spark來分析大量的資料非常簡便和迅速。

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[分類實戰] 如何使用Spark 預測客戶是否流失(Part 1)?

• 大數學堂
• 2015年6月15日 15:53

這篇文章介紹了如何使用Spark進行機器學習。只要將資料整理成特徵和標籤的格式，就能夠使用MLlib提供的演算法進行快速分類。這樣的分類技術不僅能夠選出土豆，還能夠預測電信業客戶是否流失。然而，在進行分類之前，我們需要對資料進行整理，以使其符合分類演算法的要求。

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[爬蟲實戰] 如何告訴PTT我已滿18並順利抓取八卦版的文章 ?

• 大數學堂
• 2015年6月8日 15:21

這段文章談論到PTT八卦版的年齡限制問題，即使已滿18歲，仍需進行驗證才能閱讀內容。然而，作者提到可以使用爬蟲技術，利用Chrome開發人員工具找到如何通過18歲驗證後，再接續之前的Session，並成功存取八卦版的內容。

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如何徹底解決在Windows上安裝Python 套件的惱人問題?

• 大數學堂
• 2015年6月7日 15:34

文章介紹了在Windows上使用Numpy和Pandas進行資料分析時，如果不想使用Anaconda安裝Python套件的解決辦法。作者建議安裝Microsoft Visual C ++ Compiler for Python 2.7，這樣就可以解決套件安裝的問題。

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