本文分類：news發(fā)布日期：2026/2/28 23:02:10
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PageRank原理：通過邊傳播重要性，迭代計(jì)算節(jié)點(diǎn)權(quán)重。
GraphX實(shí)現(xiàn)：調(diào)用Graph.pageRank(0.0001).vertices獲取收斂后的排名。
實(shí)戰(zhàn)：在維基百科鏈接網(wǎng)或論文…
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提示工程進(jìn)度總失控？架構(gòu)師教你用「以終為始」計(jì)劃法，目標(biāo)落地更精準(zhǔn)
副標(biāo)題：從需求定義到迭代優(yōu)化，一套可復(fù)制的LLM項(xiàng)目進(jìn)度管理框架
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你是否遇到過這樣的場景？
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第24天：圖算法（二）——連通分量與三角形計(jì)數(shù)內(nèi)容要點(diǎn)：
連通分量：找出圖中所有連通子圖，常用于社群發(fā)現(xiàn)初步劃分。調(diào)用graph.connectedComponents()。
三角形計(jì)數(shù)：計(jì)算每個頂點(diǎn)參與了多少個三角形，衡量圖的聚集…
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Pregel模型：谷歌提出的“頂點(diǎn)為中心”的圖計(jì)算模型（超級步、消息傳遞、頂點(diǎn)更新）。
GraphX Pregel API：graph.pregel函數(shù)，需提供初始化消息、頂點(diǎn)程序、發(fā)送消…
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第16天：回歸算法——線性回歸與決策樹回歸內(nèi)容要點(diǎn)：
回歸問題：預(yù)測連續(xù)值（如房價(jià)、銷量）。
線性回歸：原理（最小二乘法）、MLlib中的LinearRegression參數(shù)設(shè)置、模型評估指標(biāo)（MSE、RMSE、R）。
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分類問題：預(yù)測離散類別（如垃圾郵件識別、用戶流失預(yù)測）。
邏輯回歸：二分類原理、LogisticRegression、概率輸出。
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