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 ...

>>提君博客原创 http://www.cnblogs.com/tijun/ << 假定线性拟合方程： 提君博客原创 变量 Xi 是 i 个变量或者说属性 参数 ai 是模型训练的目的就是计算出这些参数的值。 线性回归分析的整个过程可以简单 ...

1. Param 　　Spark ML使用一个自定义的Map（ParmaMap类型），其实该类内部使用了mutable.Map容器来存储数据。 如下所示其定义： Class ParamMap private[ml] (private ...

逻辑回归本质上也是一种线性回归，和普通线性回归不同的是，普通线性回归特征到结果输出的是连续值，而逻辑回归增加了一个函数g(z)，能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 　　分类算法　 　　回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出 ...

一.简介 　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。 　　2.计算每个点到聚类中心的距离 ...

欢迎转载，转载请注明出处，徽沪一郎。 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现，涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础，然后对代码实现部分进行走读。 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型，这个模型是假设函数，一步步 ...

算法 算法和算法分析 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每条指令表示一个或多个操作。 一个算法具有下列5个重要特性： 有穷性：一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有限步之后结束，且每一步都可在有限时间内完成。有穷的概念不是纯数学的，而是在实际上是合理 ...