协同过滤与推荐 协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术。 协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录; ...
gt gt 提君博客原创 http: www.cnblogs.com tijun lt lt 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描述为如下三个步骤: 寻找合适的预测函数,即上文中的h x h x h x ,用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的,需要对数据有一定的了解或分析 ...
2017-11-22 09:19 0 3552 推荐指数:
协同过滤与推荐 协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术。 协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录; ...
org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector} # linalg is short for ...
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 ...
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 ...
原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一、代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1、classfication:逻辑回归 ...
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Mllib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,SVM,决策树以及随机 ...
构建Maven项目,托管jar包 数据格式 //0.fp_nid,1.nsr_id,2.gf_id,2.hydm,3.djzclx_dm,4.kydjrq,5.xgrq,6.je,7.se,8.j ...
回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况。例如,如果用参数α设置为1来训练 ...