【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…

【原】Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py…

Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5437611.html…

Spark 多项式逻辑回归__二分类

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature…

Spark入门（Python版）

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy…

（一）Spark简介-Java&Python版Spark

Spark简介视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,…

Spark入门：Spark运行架构(Python版)

此文为个人学习笔记如需系统学习请访问http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 基本概念 *  RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型: *  DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系: *  Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为…

Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何实现

Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC.K-S.PRC.Precision.Recall.LiftChart 如何实现目录 Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC.K-S.PRC.Precision.Recall.LiftChart 如何实现 0x00 摘要 0x01 相关概念 0x02 示例代码 2.1 主要思路 0x03 批处理 3.1 EvalBinaryClassBatchOp 3.2 BaseEvalClassBatchOp 3.2.0 调用关系综述 3.2.1 calL…

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

【Todo】【转载】Spark学习 & 机器学习（实战部分）-监督学习、分类与回归

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 …

python机器学习实战（二）

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. 操作系统:ubuntu14.04(win也ok) 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和…

Logistic回归二分类Winner or Losser----台大李宏毅机器学习作业二(HW2)

一.作业说明给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log…

逻辑回归（Logistic Regression）二分类原理及python实现

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit 对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n…

【机器学习速成宝典】模型篇03逻辑斯谛回归【Logistic回归】（Python版）

目录一元线性回归.多元线性回归.Logistic回归.广义线性回归.非线性回归的关系什么是极大似然估计逻辑斯谛回归(Logistic回归) 多类分类Logistic回归 Python代码(sklearn库) 一元线性回归.多元线性回归.逻辑斯谛回归.广义线性回归.非线性回归的关系通过上图(插图摘自周志华<机器学习>及互联网)可以看出: 线性模型虽简单,却拥有着丰富的变化.例如对于样例,当我们希望线性模型的预测值逼近真实标记y时,就得到了线性回归模型:.当令模型逼近y的衍生物,比如时,就…

监督学习——logistic进行二分类（python）

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式: (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表数据标签用 0/1表示) 训练函数形式: y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就…

【机器学习具体解释】SVM解二分类,多分类,及后验概率输出

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x…

Spark 二项逻辑回归__二分类

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i…

Python深度学习案例1--电影评论分类(二分类问题)

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍,然后将书看一遍.最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟.虽然与课本有很多相似之处.但自己写一遍感悟会更深电影评论分类(二分类问题) 本节使用的是IMDB数据集,使用Jupyter作为编译器.这是我刚开始使用Jupyter,不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上,忍了.用pyCharm敲代码确实很爽,但是调试不好调试(可能我没怎么用心学),而且如果你完全不懂代码含义的话,就算你运行成功也不知道其中的含义,代码有点…

Python深度学习读书笔记-6.二分类问题

电影评论分类:二分类问题加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul…

机器学习-MNIST数据集使用二分类

一.二分类训练MNIST数据集练习 %matplotlib inlineimport matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='MNIST_data/')X = mnist['data']y = mnist['target']di…

Spark ML机器学习

Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da…

R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina…