中文https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300 https://yq.aliyun.com/articles/608083 英文http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#classification Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介 scikit-learn 中文 http:/

第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势. 2-1 MLlib概述 2-2 MLlib的数据结构 2-3 M

友情提示: 本文档根据林大贵的<Python+Spark 2.0 + Hadoop机器学习与大数据实战>整理得到,代码均为书中提供的源码(python 2.X版本). 本文的可以利用pandoc转换为docx文档,点击这里安装下载pandoc后,在终端输入以下命令: pandoc youfilename.md -f markdown -t docx -s -o outputfilename.docx Mllib 决策树二元分类 环境准备 这个阶段包括数据的下载和整理,去除缺失的数据,不符合规范

数据集 house.csv 数据概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkCon

数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.SparkSession i

 数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.hust.hml.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.Spar

数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassifier, NaiveBayes} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEval

数据集 iris.data 数据集概览 代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassifier, NaiveBayes} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.VectorA

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe

1)机器学习模型理解 统计学习,神经网络 2)预测结果的衡量 代价函数(cost function).损失函数(loss function) 3)线性回归是监督学习

1)回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的,分类的预测结果是离散的. 2)spark实现的回归算法有: 3)通过相关系数衡量线性关系的程度

1)介绍 矩阵: Matrix,看做二维表,基本运算(+,-,*,T) 向量: Vectors,方向和大小,基本运算,范数 2)spark中向量的使用(主要使用breeze.linalg) 3)spark中矩阵的使用

MLlib 1.MLlib介绍 1)MLlib特点 2)哪些算法 3)阅读官方文档 MLlib提供了哪些: 算法 特征工程 管道 持久化 2.MLlib数据格式 1)本地向量 2)标签数据 3)本地矩阵 4)分布式矩阵 5)分布式数据集:RDD,DATASET,DATAFRAME

第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第一章内容笔记 机器学习 1)发展史 2)功能:分类.聚类.回归 3)核心思想:统计学习.BP神经网络.深度学习 4)种类:监督.无监督.强化学习 5)机器学习相关的数学概念: 6)编程语言:Python.c++.Scala 7)常用框架:

1)何为随机梯度下降 优化方法 迭代更新,来寻找函数全局最优解的方法 与最小二乘法相比:适用于变量众多,模型更复杂 2)梯度 变化最快,“陡峭” 通过函数表达式来衡量梯度 3)随机梯度下降原理推导过程 4)随机梯度下降的优点 计算量更小 擅长大量样本 学习率决定了算法速度

1)最小化残差平方和 2)原理,推导过程 3)例子

1)简介 自变量,因变量,线性关系,相关系数,一元线性关系,多元线性关系(平面,超平面) 2)使用线性回归算法的前提 3)应用例子 沸点与气压 浮力与表面积

说明 本章主要讲解基础统计部分,包括基本统计.假设检验.相关系数等 数据集 数据集有两个文件,分别是: beijing.txt 北京历年降水量,不带年份 beijing2.txt 北京历年降水量,带年份 源代码 源代码比较少,故在此给出: 基础统计 val txt = sc.textFile("beijing.txt") val data = txt.flatMap(_.split(",")).map(value => Vectors.dense(value.

  一.什么是机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演绎.一种经常引用的英文定义是: A computer program is said to learn from exp

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,