第23天：图算法（一）——PageRank与社交网络分析内容要点： PageRank原理：通过边传播重要性，迭代计算节点权重。 GraphX实现：调用Graph.pageRank(0.0001).vertices获取收敛后的排名。 实战：在维基百科链接网或论文…

提示工程进度总失控？架构师教你用「以终为始」计划法，目标落地更精准 副标题：从需求定义到迭代优化，一套可复制的LLM项目进度管理框架 摘要/引言 你是否遇到过这样的场景？ 产品经理说“要做一个智能客服AI”&#…

第24天：图算法（二）——连通分量与三角形计数内容要点： 连通分量：找出图中所有连通子图，常用于社群发现初步划分。调用graph.connectedComponents()。 三角形计数：计算每个顶点参与了多少个三角形，衡量图的聚集…

第25天：Pregel API——自定义图迭代算法内容要点： Pregel模型：谷歌提出的“顶点为中心”的图计算模型（超级步、消息传递、顶点更新）。 GraphX Pregel API：graph.pregel函数，需提供初始化消息、顶点程序、发送消…

第16天：回归算法——线性回归与决策树回归内容要点： 回归问题：预测连续值（如房价、销量）。 线性回归：原理（最小二乘法）、MLlib中的LinearRegression参数设置、模型评估指标（MSE、RMSE、R）。 决策树回归：原理…

1.1 [Example("Select range")]2 public static PlotModel Selectrange()3 {4 var plotModel1 = new PlotModel();5 plotModel1.Subtitle = "Integra…

第17天：分类算法——逻辑回归与随机森林分类内容要点： 分类问题：预测离散类别（如垃圾邮件识别、用户流失预测）。 逻辑回归：二分类原理、LogisticRegression、概率输出。 随机森林分类：集成学习思想、RandomFore…

第18天：聚类算法——KMeans与高斯混合模型内容要点： 聚类问题：无监督学习，发现数据内在分组。 KMeans：原理（迭代质心）、肘部法则选择K值、KMeans训练与预测。 高斯混合模型（GMM）：基于概率分布的软聚类、适用…