不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计…

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不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度…

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集…

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据…

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier   见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree…

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype…

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp…

不多说,直接上干货! Labeled point: 向量标签 向量标签用于对Spark Mllib中机器学习算法的不同值做标记. 例如分类问题中,可以将不同的数据集分成若干份,以整数0.1.2,....进行标记,即我们程序开发者可以根据自己业务需要对数据进行标记. 向量标签和向量是一起的,简单来说,可以理解为一个向量对应的一个特殊值,这个值的具体内容可以由用户指定,比如你开发了一个算法A,这个算法对每个向量处理之后会得出一个特殊的标记值p,你就可以把p作为向量标签.同样的,更为直观的话,你可以把…