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…

中文https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300 https://yq.aliyun.com/articles/608083 英文http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#classification Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介 scikit-learn 中文 http:/…

友情提示: 本文档根据林大贵的<Python+Spark 2.0 + Hadoop机器学习与大数据实战>整理得到,代码均为书中提供的源码(python 2.X版本). 本文的可以利用pandoc转换为docx文档,点击这里安装下载pandoc后,在终端输入以下命令: pandoc youfilename.md -f markdown -t docx -s -o outputfilename.docx Mllib 决策树二元分类 环境准备 这个阶段包括数据的下载和整理,去除缺失的数据,不符合规范…

数据集 house.csv 数据概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkCon…

数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.SparkSession i…

 数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.hust.hml.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.Spar…

数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassifier, NaiveBayes} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEval…

数据集 iris.data 数据集概览 代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassifier, NaiveBayes} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.VectorA…

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe…

1)机器学习模型理解 统计学习,神经网络 2)预测结果的衡量 代价函数(cost function).损失函数(loss function) 3)线性回归是监督学习…