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 ...

Mllib SVM實例 1、數據 數據格式為：標簽, 特征1 特征2 特征3…… 0 128:51 129:159 130:253 131:159 132:50 155:48 156:238 157:252 158:252 159:252 160:237 182:54 183:227 184 ...

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 ...

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 ...

　　本來這篇是准備5.15更的，但是上周一直在忙簽證和工作的事，沒時間就推遲了，現在終於有時間來寫寫Learning Spark最后一部分內容了。 　　第10-11 章主要講的是Spark Streaming 和MLlib方面的內容。我們知道Spark在離線處理數據上的性能很好，那么它在實時 ...

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 ...

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。 MLlib是Spark提供的可擴展的機器學習庫 ...

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 ...