轉載自：https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要區別和聯系如下： ml和mllib都是Spark中的機器學習庫，目前常用的 ...

　　機器學習是一門人工智能的科學，能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。 　 　　機器學習是一個多學科交叉的領域，會涉及到計算機、信息學、數學、統計學、神經科學等。 　　機器學習是大數據的核心 ...

概述 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 決策樹可以看為一個if-then規則集合，具有“互斥完備”性質 。決策樹基本上都是 采用的是貪心（即非回溯）的算法，自頂向下遞 ...

本篇博客主要講述如何利用spark的mliib構建機器學習模型並預測新的數據，具體的流程如下圖所示： 加載數據 對於數據的加載或保存，mllib提供了MLUtils包，其作用是Helper ...

當數據量很大的時候，分類任務通常使用【離散特征+LR】集成【連續特征+xgboost】，如果把連續特征加入到LR、決策樹中，容易造成overfit。 如果想用上連續型特征，使用集成學習集成多種算 ...

概念梳理 GBDT的別稱 　GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升決策樹。 GBDT這個算法還有一些其他的名字，比如說MART(Multiple A ...

最近在用Spark MLlib進行特征處理時，對於StringIndexer和IndexToString遇到了點問題，查閱官方文檔也沒有解決疑惑。無奈之下翻看源碼才明白其中一二...這就給大家娓 ...

1規定划分區間的參數，取定長的間隔將特征放入不同的箱子中，這種方法對異常點比較敏感。(等寬) 2 根據頻率划分箱子，會出現特征相同卻不在一個箱子中的情況，需要在划分完成后進行微調。（等頻）先對特征值 ...

Spark提供了便利的Pipeline模型，可以輕松的創建自己的學習模型。 但是大部分模型都是需要提供參數的，如果不提供就是默認參數，那么怎么選擇參數就是一個比較常見的問題。Spark提供在org. ...

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 ...