>>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 ...
一.简述 Spark是当下非常流行的数据分析框架,而其中的机器学习包 llib也是其诸多亮点之一,相信很多人也像我那样想要快些上手spark。下面我将列出实现mllib分类的简明代码,代码中将简述训练集和样本集的结构,以及各分类算法的参数含义。分类模型包括朴素贝叶斯, ,决策树以及随机森林。 二.实现代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.a ...
2016-09-29 21:59 1 13364 推荐指数:
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产品的页面但是没有对产品评分)交互皆可。仅仅根据这些交互,协同过滤算法就能 够知道哪些产 ...
org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector} # linalg is short for ...
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel} import ...
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 ...
聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低,而不同子集 ...
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 ...
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 ...