1.什么是决策树 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或者非二叉树).决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树. 其中每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放在一个类别. 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,知道到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果.决策树学习算法主要由三部分构成 1.1特征选择 特征选择…

1.线性回归模型线性回归是统计学中最常用的算法,当你想表示两个变量间的数学关系时,就可以用线性回归.当你使用它时,你首先假设输出变量(相应变量.因变量.标签)和预测变量(自变量.解释变量.特征)之间存在的线性关系.(自变量是指:研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因.因变量是指:在函数关系式中,某个量会随一个(或几个)变动的量的变动而变动.)线性模型可能使用于类似下面的问题:比如你正在研究一个公司的销售额和该公司在广告上的投入之间的关系,或者某人在社交网…

1.knnK最近邻(k-Nearest  Neighbor,KNN)分类算法,在给定一个已经做好分类的数据集之后,k近邻可以学习其中的分类信息,并可以自动地给未来没有分类的数据分好类.我们可以把用户分为两类:“高信誉用户”和“低信誉用户”,酒店则可以分为:“五星”,“四星”,“三星”,“两星”,“一星”.这些可以使用线性回归做分类吗?答案:能做,但不建议使用,线性模型的输出值是连续性的实数值,而分类模型的任务要求是得到分类型的模型输出结果.从这一点上看,线性模型不适合用于分类问题.我们换一个思路…

目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回目录 决策树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local')…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势. 2-1 MLlib概述 2-2 MLlib的数据结构 2-3 M…

之前转过一篇文章:2016年GitHub排名前20的Python机器学习开源项目(转),说明现在已经有了很多很好的机器学习的包,我们不必从底层开始实现,只要懂点算法.会看文档,一般人也能玩好机器学习. 随着生信领域的数据量越来越多,我们得到知识的途径必然会发生变化,慢慢地我们将不再使用固定呆板的模型,而是使用灵活的机器学习方法从海量数据中提取出知识. 现在我准备开一系列的机器学习算法原理及python包的实例的文章,开始全面的熟悉python和机器学习. 决策树--从原理到实现    机器学习…

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,…

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机…

spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎,支持在内存中对数据进行迭代计算.官方提供的数据表明,如果数据由磁盘读取,速度是Hadoop MapReduce的10倍以上,如果数据从内存中读取,速度可以高达100多倍. 适用场景广泛 => 大数据分析统计,实时数据处理,图计算及机器学习 易用性 => 编写简单,支持80种以上的高级算子,支持多种语言,数据源丰富,可部署在多种集群中 容错性高.Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resil…