线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析. 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为一元线性回归,大于一个自变量情况的叫做多元线性回归. 代码实现:import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.DataFrameimport org.apache.spark.ml.feat

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格算法(STING.WaveCluster等),等等. 较权威的聚类问题定义:所谓聚类问题,就是给

算法说明 线性回归是利用称为线性回归方程的函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析方法,只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归,在实际情况中大多数都是多元回归. 线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习(Supervised Learning)范畴,又称分类(Classification)或归纳学习(Inductive Learning).这类分析中训练数据集中给出的数据类型是确定的.机器学习的目标是,对于给定的一个训练数据集

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

一.简介 FPGrowth算法是关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-tree),但仍保留项集关联信息.在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构.FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成. 相关术语: 1.项与项集 这是一个集合的概念,以购物车为例,一件商品就是一项[item],若干项的集合为项集,如{特步鞋,安踏运动服}为一个二元项集. 2.关联规则 关联规则用于表示数据内隐含的关

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等. 以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server.server底层使用mpi或zeromq发送消息. LDA模型(word

Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib 中的实现 发表于2015-05-07 21:58| 10255次阅读| 来源<程序员>电子刊| 9 条评论| 作者孟祥瑞 大数据机器学习开源SparkMLlibALS 摘要:MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法:研究主题分布的LDA.估计点集分布的GMM.提取频繁项集的 FP-growth等等.本文主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升. 深受用户喜爱的大数据处理平台 Apache Spark 1.3 于前不久发

Mllib SVM实例 1.数据 数据格式为:标签, 特征1 特征2 特征3…… 0 128:51 129:159 130:253 131:159 132:50 155:48 156:238 157:252 158:252 159:252 160:237 182:54 183:227 184:253 185:252 186:239 187:233 188:252 189:57 190:6 208:10 209:60 210:224 211:252 212:253 213:252 214:202

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法.MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合. 操作步骤: 1.用字符串RDD来表示信息. 2.运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征.给操作会返回一个向量RDD. 3.对向量RDD调用分类算法,返回一个模型对象,可以使用该对象对新的数据点进行分类. 4.使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型. 机器学习基础: 机器学习算法尝试根据 训练数据 使得表示算法行为的数学目标最大化,并

Apache Spark MLlib是Apache Spark体系中重要的一块拼图:提供了机器学习的模块.只是,眼下对此网上介绍的文章不是非常多.拿KMeans来说,网上有些文章提供了一些演示样例程序,而这些程序基本和Apache Spark 官网上的程序片断类似:在得到训练模型后,差点儿都没有展示怎样使用该模型.程序运行流程.结果展示以及举例測试数据等部分. 笔者依据Apache Spark官网上的程序片断.写了一个完整的调用MLlib KMeans库的測试程序,并成功在Spark 1.0 +

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect

1. 概述 1.1 功能 MLlib是Spark的机器学习(machine learing)库,其目标是使得机器学习的使用更加方便和简单,其具有如下功能: ML算法:常用的学习算法,包括分类.回归.聚类和过滤: 特征:特征萃取.转换.降维和选取: Pipelines:其是一个工具,目标是用于构建.测量和调节: 使用工具:包括线性代数.统计学习和数据操作等等. 1.2 API架包 MLlib有两个API架包: 1) Spark.mllib:基于RDD的API包,在spark 2.0时已经进入维护模

使用Spark MLlib进行情感分析             使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,