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…
1)简介 自变量,因变量,线性关系,相关系数,一元线性关系,多元线性关系(平面,超平面) 2)使用线性回归算法的前提 3)应用例子 沸点与气压 浮力与表面积…
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…
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…
UCI机器学习库和一些相关算法 各种机器学习任务的顶级结果(论文)汇总 https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 机器学习公开数据集 机器学习数据集 UCI数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 机器学习综述类的论文,放一个地址:https://github.com/mlreview/machine-learnin…
9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm(代码地址:https://github.com/llhthinker/MachineLearningLab/tree/master/K-Means) 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing t…
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…
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…
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…