我有1TB的Hive数据。我想在2小时内处理这些数据...而且hadoop集群不会增长，因为它没有用户交互。如果我想有3台运行的机器，每台机器需要多少RAM和cpu 最佳答案 这取决于您的流程的复杂性。简单的字数统计肯定会在复杂的数据科学算法之前完成。您选择的实现方式(例如Map-Reduce与Spark)也会影响执行时间。对于任何给定的硬件规范，某些过程可能会完成，而其他过程可能会错过最后期限。如果不提供有关您的工作量的更多详细信息，您将无法获得完整的答案(即便如此，答案也可能是建议您对特定流程进行实际实验)。但是，我可以说在确定
任何人都知道我们如何转换alexa排名来估计网站的每日访问者。以前我们可以通过Alexa网站覆盖率轻松做到这一点，但alexa覆盖率不再可用。以前我正在使用这个论坛$visitors=(200000000*$reach)/100我们现在如何使用alexa排名进行估算？ 最佳答案 本文包含更精确的公式和在线转换器“AlexaRank->MonthlyTraffic”-http://netberry.co.uk/alexa-rank-explained.htm每月访客=104,943,144,672xAlexaRank^-1.008
我有一组非常复杂的SELECT查询，它们使用大量磁盘空间(我在运行时从df-h看到了这一点)。有没有办法在开始查询之前估计查询所需的临时磁盘空间？ 最佳答案 您可以使用EXPLAIN关键字来描述您的连接将如何影响将连接在一起的行数。如果key不存在，这也将帮助您正确使用key。Explain会在它认为需要使用临时表(磁盘空间)时告诉您。根据要连接的行的大小，您可以粗略估计您的磁盘空间需求。请参阅此处解释的文档:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/explain.html但基本上，只需在您的选
我想制作一个涉及分类概率的自定义评分函数，如下所示:defcustom_score(y_true,y_pred_proba):error=...returnerrormy_scorer=make_scorer(custom_score,needs_proba=True)gs=GridSearchCV(estimator=KNeighborsClassifier(),param_grid=[{'n_neighbors':[6]}],cv=5,scoring=my_scorer)有什么方法可以将GridSearch与给定数据和参数匹配的估算器传递给我的自定义评分函数吗？然后我可以使用est
我正在推出自己的预测器，并希望像使用任何scikit例程(例如RandomForestRegressor)一样使用它。我有一个包含fit和predict方法的类，它们似乎工作正常。但是，当我尝试使用某些scikit方法(例如交叉验证)时，出现如下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py",line1152,incross_val_scorefortrain,testincv)File"C:\Python27\
考虑以下(excel)数据集:m|r----|------2.0|3.30.8||4.01.3|2.1|5.2|2.3|1.92.5|1.2|3.02.0|2.6我的目标是使用以下条件填充缺失值:DenoteasRthepairwisecorrelationbetweentheabovetwocolumns(around0.68).DenoteasR*thecorrelationaftertheemptycellshavebeenfilledin.Fillinthetablesothat(R-R*)^2=0.Thisis,Iwanttokeepthecorrelationstructu
我有一个不完整的数据框，incomplete_df，如下所示。我想用相应id的平均amount来估算缺失的amount。如果该特定id的平均值本身就是NaN(参见id=4)，我想使用总体平均值。下面是示例数据和我的非常低效的解决方案:importpandasaspdimportnumpyasnpincomplete_df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,2,2,3,1,1,1,2,4],'type':['one','one','two','three','two','three','one','two','one','three','one'],'amount':[
我遵循了教程“TF层指南:构建卷积神经网络”(这里是代码:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py)。我根据自己的需要改编了教程，即手部检测。据我了解，本教程会创建估算器(即CNN)，然后进行拟合，最后评估估算器的性能。现在，我的问题是我想在另一个文件中使用估算器，这将成为我的主程序。如何从另一个文件访问估算器？每次我想使用它时都必须安装估算器吗？(我希望不是)我想知道是否有人可以帮助我了解如何保存估算器以供日后使用。(据我所知
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion目前，我在Android应用中几乎没有付费功能。我想估算在应用中使用AdMob广告的潜在收入并选择最佳策略:付费功能或广告。 最佳答案 据我所知，要真正估计这样的事情是完全不可能的。您在Admob中的付款率取决于很多因素，例如填充率和点击率，但总的来说，您可以确定它会非常低。基本上，您所说的数字低至每1000次观看0.04美元。但是，真正的问题
我想估算pandasDataFrame上的所有列...我能想到的唯一方法是逐列如下所示...有没有一种操作可以让我在不遍历列的情况下估算整个DataFrame？#!/usr/bin/pythonfromsklearn.preprocessingimportImputerimportnumpyasnpimportpandasaspd#Imputerfill_NaN=Imputer(missing_values=np.nan,strategy='mean',axis=1)#Model1DF=pd.DataFrame([[0,1,np.nan],[2,np.nan,3],[np.nan,2,
