Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distributed matrix,RowMatrix,IndexedRowMatrix,CoordinateMatrix,BlockMatrix. 前言:MLlib支持本地向量和存储在单机上的矩阵,当然也支持被存储为RDD的分布式矩阵.一个有监督的机器学习的例子在MLlib里面叫做标签点. 1. 本地向量 一…

Using MLLib in ScalaFollowing code snippets can be executed in spark-shell. Binary ClassificationThe following code snippet illustrates how to load a sample dataset, execute a training algorithm on this training data using a static method in the algo…

本篇博客主要讲述如何利用spark的mliib构建机器学习模型并预测新的数据,具体的流程如下图所示: 加载数据 对于数据的加载或保存,mllib提供了MLUtils包,其作用是Helper methods to load,save and pre-process data used in MLLib.博客中的数据是采用spark中提供的数据sample_libsvm_data.txt,其有一百个数据样本,658个特征.具体的数据形式如图所示: 加载libsvm JavaRDD<LabeledPo…

机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.其目标是使实际的机器学习可扩展和容易.在高层次上,它提供了如下工具: ML算法:通用学习算法,如分类,回归,聚类和协同过滤 特征提取,特征提取,转换,降维和选择 管道:用于构建,评估和调整ML管道的工具 持久性:保存和加载算法,模型和管道 实用程序:线性代数,统计,数据处理等 公告:基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式. 从Spark 2.0开始,包中的基于RDD的AP…

目录 Part VI. Advanced Analytics and Machine Learning Advanced Analytics and Machine Learning Overview 1.A Short Primer on Advanced Analytics 2.Spark's Advanced Analytics Toolkit 3.ML in Action 4.部署模式 Preprocessing and Feature Engineering 1.Formatting…

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参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD…

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和…

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而…

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…