Spark中常用的算法: 3.2.1 分类算法 分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类.分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测.精确营销.客户获取.个性偏好等.MLlib 目前支持分类算法有:逻辑回归.支持向量机.朴素贝叶斯和决策树. 案例:导入训练数据集,然后在训练集上执行训练算法,最后在所得模型上进行预测并计算训练误差. import org.apache.sp…

ACM 中常用的算法有哪些?作者: 张俊Michael 网络上流传的答案有很多,估计提问者也曾经去网上搜过.所以根据自己微薄的经验提点看法. 我ACM初期是训练编码能力,以水题为主(就是没有任何算法,自己靠动脑筋能够实现的),这种题目特点是麻烦,但是不难,30-50道题目就可以了. 然后可以接触一下基础的算法,我感觉搜索方向的比较不错,可以解决很多问题,深搜,广搜,然后各种剪枝能力的锻炼. 搜索感觉不错了就可以去看看贪心,图论,和动态规划方向的了.图论有最短路径,最小生成树,网络流,拓扑排序等等…

Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法: 目录: K-means: 输入列: 输出列: Latent Dirichlet allocation(LDA): Bisecting k-means: Gaussian Mixture Model(GMM): 输入列: 输出列: K-means k-means是最常用的聚类算法之一,它将数据聚集到预先设定…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

在网上看到别人ACM学习的心得,转载过来,源地址不记得了,当时是百度的.内容如下: 网络上流传的答案有很多,估计提问者也曾经去网上搜过.所以根据自己微薄的经验提点看法. 我ACM初期是训练编码能力,以水题为主(就是没有任何算法,自己靠动脑筋能够实现的),这种题目特点是麻烦,但是不难,30-50道题目就可以了. 然后可以接触一下基础的算法,我感觉搜索方向的比较不错,可以解决很多问题,深搜,广搜,然后各种剪枝能力的锻炼. 搜索感觉不错了就可以去看看贪心,图论,和动态规划方向的了.图论有最短路径,最小…

当我们进行数据处理的时候,往往需要对数据进行查找操作,一个有序的数据集往往能够在高效的查找算法下快速得到结果.所以排序的效率就会显的十分重要,本篇我们将着重的介绍几个常见的排序算法,涉及如下内容: 排序相关的概念 插入类排序 交换类排序 选择类排序 归并排序算法实现 一.排序相关的基本概念      排序其实是一个相当大的概念,主要分为两类:内部排序和外部排序.而我们通常所说的各种排序算法其实指的是内部排序算法.内部排序是基于内存的,整个排序过程都是在内存中完成的,而外部排序指的是由于数据量太大…

数据挖掘主要分为4类,即预测.分类.聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法.下面对R语言中常用的数据挖掘包做一个汇总: 连续因变量的预测: stats包 lm函数,实现多元线性回归 stats包 glm函数,实现广义线性回归 stats包 nls函数,实现非线性最小二乘回归 rpart包 rpart函数,基于CART算法的分类回归树模型 RWeka包 M5P函数,模型树算法,集线性回归和CART算法的优点 adabag包 bagging函数,基于rpart算法的集成算法 adabag包 b…

在工作中都会经常用到的一些基础算法,可以很快解决问题.这些都是在工作中总结的,希望可以帮助到大家. 一.数组乱序 arr.sort(function randomsort(a, b) { return Math.random() > .5 ? -1 : 1; }); function randomSort(a){    var arr = a, random = [], len = arr.length;    for (var i = 0; i < len; i++) {   var ind…

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是…

L = [2,6,4,7,9,1,3,5,8] # 1.插入排序 def insert_sort(List): n = len(List) for i in range(1,n): # 得到索引 j = i-1 # 获取当前元素之前的索引 temp = List[i] while j >= 0: # 当索引大于等于时开始循环 if temp < List[j]: # 当List[i]元素小于之前的元素 List[j+1] = List[j] # 交换两个元素的位置 List[j] = temp…