SparkMLlib聚类学习之KMeans聚类 （一），KMeans聚类 k均值算法的计算过程非常直观： 1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。 2、分别 ...

Spark机器学习之协同过滤算法 　　　　一）、协同过滤 　　　　　　1.1 概念　　　　　　 　　　　　　　　　协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接 ...

SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 （一），逻辑回归算法的概念（参考网址：http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/516938 ...

SparkMLlib分类算法之决策树学习 （一） 决策树的基本概念 　　　　决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率 ...

SparkMLlib学习之线性回归 （一）回归的概念 　　1，回归与分类的区别 　　　分类模型处理表示类别的离散变量，而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似，都是通过确 ...

SparkMLib分类算法之朴素贝叶斯分类 　　　　（一）朴素贝叶斯分类理解 　　　　　　　　朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与 ...

SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 　　1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评 ...

SparkMLlib分类算法之支持向量机 （一），概念 　　支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信 ...