工具对比速览 工具名称 核心功能 处理速度 适用场景 特色优势 aibiye AI降重目录生成 20分钟 学术论文 知网/维普/格子达适配 aicheck AI检测目录优化 实时 初稿检查 多平台规则预判 askpaper 学术规范处理 15-30分钟 期刊投稿 保留专业术语 秒篇 一键式处…

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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…

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…

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…