>>提君博客原創 http://www.cnblogs.com/tijun/ << 假定線性擬合方程: 提君博客原創 變量 Xi 是 i 個變量或者說屬性 ...
一.簡述 Spark是當下非常流行的數據分析框架,而其中的機器學習包 llib也是其諸多亮點之一,相信很多人也像我那樣想要快些上手spark。下面我將列出實現mllib分類的簡明代碼,代碼中將簡述訓練集和樣本集的結構,以及各分類算法的參數含義。分類模型包括朴素貝葉斯, ,決策樹以及隨機森林。 二.實現代碼 import org.apache.spark.SparkConf import org.a ...
2016-09-29 21:59 1 13364 推薦指數:
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產品的頁面但是沒有對產品評分)交互皆可。僅僅根據這些交互,協同過濾算法就能 夠知道哪些產 ...
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架構解析 MLlib的底層基礎解析 MLlib的算法庫分析 分類算法 回歸算法 聚類算法 協同過濾 MLlib的實用程序分析 從架構圖可以看出 ...
聚類算法是機器學習中的一種無監督學習算法,它在數據科學領域應用場景很廣泛,比如基於用戶購買行為、興趣等來構建推薦系統。 核心思想可以理解為,在給定的數據集中(數據集中的每個元素有可被觀察的n個屬性),使用聚類算法將數據集划分為k個子集,並且要求每個子集內部的元素之間的差異度盡可能低,而不同子集 ...
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,在實際情況中大多數都是多元回歸。 線性回歸(Linear Regression)問題屬於監督學習 ...
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的值。 二.步驟 1.為待聚類的點尋找聚類中心。 2.計算每個點到聚類中心的距離 ...