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Hive任务如何计算生成的map和reduce任务
Linux学习笔记——Shell部分
Ubuntu16.04安装Ranger2.1.0
机器学习——利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用到所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。
K-均值（K-means）聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。
簇识别（cluster identification）给出簇类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。
K-均值聚类算法
优点：容易实现
缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢
使用数据类型：数值型数据
K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。
机器学习——模型树
和回归树（在每个叶节点上使用各自的均值做预测）不同，模型树算法需要在每个叶节点上都构建出一个线性模型，这就是把叶节点设定为分段线性函数，这个所谓的分段线性（piecewise linear）是指模型由多个线性片段组成。
机器学习——回归树
** 线性回归创建模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实际生活中很多问题都是非线性**的，不可能使用全局限性模型来拟合任何数据。
一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后再利用线性回归技术来建模。如果首次切分之后仍然难以拟合线性模型就继续切分。
决策树是一种贪心算法，它要在给定时间内做出最佳选择，但是并不关心能否达到全局最优。
CART（classification and regression trees，分类回归树）
之前使用过的分类树构建算法是ID3，ID3决策树学习算法是以信息增益为准则来选择划分属性。ID3的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有可能取值来切分。也就是说，如果一个特征有4种取值，那么数据将被切成4份。一旦按某特征切分后，该特征在之后的算法执行过程中将不会再起作用，所以所以有观点认为这种切分方式过于迅速。另外一种方法是二元切分法，即每次把数据集切成两份。如果数据的某特征值等于切分所要求的值，那么这些数据就进入树的左子树，反之则进入树的右子树。
ID3算法还存在另一个问题，它不能直接处理连续性数据。只有事先将连续特征转换成离散型，才能在ID3算法中使用。
CART算法使用二元切分来处理连续型变量。对CART稍作修改就可以处理回归问题。CART决策树使用“基尼指数”来选择划分属性，基尼值是用来度量数据集的纯度。
系统设计——登录系统
1.认证方式
系统的常用的认证方式如下：账号密码（Basic Auth），OAuth2.0，SAML，OIDC，LDAP等
1.OAuth2.0 是一种授权协议，旨在允许应用程序安全访问资源，而不是用来验证用户的身份。
它通常用于授权流程，以获得对受保护资源的访问权限。不兼容oauth1.0.允许第三方应用代表用户获得访问权限。
可以作为web应用、桌面应用和手机等设备提供专门的认证流程。例如，用qq账号登录豆瓣、美团、大众点评；用支付宝账号登录淘宝、天猫等。参考：各开放平台账号登录API对接文档
2.SAML的全称是Security Assertion Markup Language， 是由OASIS制定的一套基于XML格式的开放标准，用在身份提供者（IdP）和服务提供者 (SP)之间交换身份验证和授权数据。
SAML的一个非常重要的应用就是基于Web的单点登录（SSO）。
3.OpenID Connect (OIDC) 是在 OAuth 2.0 的基础上构建的身份验证协议。
OIDC 添加了身份验证层，允许客户端验证用户的身份，并获取有关用户的附加信息。
还有其他的一些认证方式我们可以在Postman的authorization中查看
特征预处理——特征缩放
特征预处理——特征选择和特征理解
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