原文:spark Mllib SVM實例

Mllib SVM實例 數據 數據格式為:標簽, 特征 特征 特征 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : ...

2015-09-06 17:29 0 5328 推薦指數:

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Spark Mllib源碼分析

1. Param   Spark ML使用一個自定義的Map(ParmaMap類型),其實該類內部使用了mutable.Map容器來存儲數據。 如下所示其定義: Class ParamMap private[ml] (private ...

Fri Sep 08 05:12:00 CST 2017 0 1555
python spark MLlib

window系統 1. anaconda 或python spark環境變量 2. 配置spark home D:\Develop\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 3. C:\Users ...

Fri Oct 04 07:52:00 CST 2019 0 419
spark MLlib的 pipeline方式

spark mllib的pipeline,是指將多個機器學習的算法串聯到一個工作鏈中,依次執行各種算法。 在Pipeline中的每個算法被稱為“PipelineStage”,表示其中的一個算法。PipelineStage分為兩種類型, Estimator和Transformer ...

Fri Jul 10 01:24:00 CST 2015 0 2077
Spark MLlib介紹

Spark MLlib介紹 Spark之所以在機器學習方面具有得天獨厚的優勢,有以下幾點原因: (1)機器學習算法一般都有很多個步驟迭代計算的過程,機器學習的計算需要在多次迭代后獲得足夠小的誤差或者足夠收斂才會停止,迭代時如果使用Hadoop的MapReduce計算框架,每次計算都要讀/寫磁盤 ...

Thu Jul 06 20:11:00 CST 2017 0 7384
朴素貝葉斯算法原理及Spark MLlib實例(Scala/Java/Python)

朴素貝葉斯 算法介紹: 朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的:對於給出的待分類項,求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率,在沒有其它可用信息 ...

Tue Jun 12 21:53:00 CST 2018 0 1209
Spark MLlib KMeans 聚類算法

一.簡介   KMeans 算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心,按照最鄰近原則把分類樣本點分到各個簇。然后按平均法重新計算各個簇的質心,從而確定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移動距離小於某個給定 ...

Fri Apr 12 01:40:00 CST 2019 0 815
Spark MLlib 機器學習

本章導讀 機器學習(machine learning, ML)是一門涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多領域的交叉學科。ML專注於研究計算機模擬或實現人類的學習行為,以獲取新知識、新技能,並重組已學習的知識結構使之不斷改善自身。 MLlibSpark提供的可擴展的機器學習庫 ...

Thu Aug 16 01:39:00 CST 2018 1 19678
Spark MLlib回歸算法LinearRegression

算法說明   線性回歸是利用稱為線性回歸方程的函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析方法,只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大於一個自變量情況的叫做多元回歸,在實際 ...

Sun Apr 30 04:05:00 CST 2017 0 1443
 
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