Spark MLlib基本算法【相关性分析、卡方检验、总结器】

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Spark MLlib回归算法------线性回归、逻辑回归、SVM和ALS

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.…

Spark MLlib基本算法【相关性分析、卡方检验、总结器】

一.相关性分析 1.简介计算两个系列数据之间的相关性是统计中的常见操作.在spark.ml中提供了很多算法用来计算两两的相关性.目前支持的相关性算法是Pearson和Spearman.Correlation使用指定的方法计算输入数据集的相关矩阵.输出是一个DataFrame,其中包含向量列的相关矩阵. 2.代码实现 package ml import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.linalg.{Matr…

Spark MLlib之线性回归源代码分析

1.理论基础线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习(Supervised Learning)范畴,又称分类(Classification)或归纳学习(Inductive Learning);这类分析中训练数据集中给出的数据类标是确定的.机器学习的目标是,对于给定的一个训练数据集,通过不断的分析和学习产生一个联系属性集合和类标集合的分类函数(Classification Function)或预測函数(Prediction Function),这个函数称为分类模型(Clas…

Spark MLlib回归算法LinearRegression

算法说明线性回归是利用称为线性回归方程的函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析方法,只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归,在实际情况中大多数都是多元回归. 线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习(Supervised Learning)范畴,又称分类(Classification)或归纳学习(Inductive Learning).这类分析中训练数据集中给出的数据类型是确定的.机器学习的目标是,对于给定的一个训练数据集…

spark mllib k-means算法实现

package iie.udps.example.spark.mllib; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function;…

Spark MLlib架构解析（含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤）

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析分类算法回归算法聚类算法协同过滤 MLlib的实用程序分析从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC…

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

Spark 实践——基于 Spark MLlib 和 YFCC 100M 数据集的景点推荐系统

1.前言上接 YFCC 100M数据集分析笔记和使用百度地图api可视化聚类结果, 在对 YFCC 100M 聚类出的景点信息的基础上,使用 Spark MLlib 提供的 ALS 算法构建推荐模型. 本节代码可见:https://github.com/libaoquan95/TRS/tree/master/Analyse/recommend 数据信息:https://github.com/libaoquan95/TRS/tree/master/Analyse/dataset 2.数据预处…

Spark MLlib介绍

Spark MLlib介绍 Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势,有以下几点原因: (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程,机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止,迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架,每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作,这回导致非常大的I/O和CPU消耗.而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算,多个步骤计算直接在内存中完成,只有在必要时才会操作磁盘和网络,所以说Spark正是机器学习的理想的…

FP-Growth in Spark MLLib