问题描述：
大数据模型训练入门教程
问题解答：
我来补答3、 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。 这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
1、 1. 选择模型 在开始大数据建模之前，首先需要选择一个合适的模型。 回归模型是一个例子，它不仅仅指一个特定的模型，而是指一类模型，它们表示自变量和因变量之间的函数关系。 回归模型的选择非常灵活，可以是你能想到的任何形式的回归方程。 2. 训练模型 模型选择完成后，接下来是训练模型。
2、 大数据模型建模方法主要包括以下几种：1. 数据清洗：这是大数据建模的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值、异常值等，为的数据分析做好准备。 数据清洗的方法包括数据过滤、数据填补、数据转换等。 2. 数据探索：在数据清洗之后，需要进行数据探索，了解数据的分布、特征和关系。
4、 1R programming 如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。 其实对于一个没有任何程基础的来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。