不多说,直接上干货! 决策树二元分类的分类数目numClasses控制 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 决策树多元分类的分类数目numClasses控制 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数据集

不多说,直接上干货! NaiveBayes数值特征字段一定要大于0,所以加入下述命令将负数转换为0. 朴素贝叶斯分类算法在进行数据标准化时,参数withMean必须设置为false. 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16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

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

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

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! 字段3 是分类特征字段,但是呢,在分类算法里不能直接用.所以,必须要转换为数值字段才能够被分类算法使用. 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

机器学习的工作流程分为以下几个步骤: 理解问题 准备数据 加载数据 提取特征 构建与训练 训练模型 评估模型 运行 使用模型 理解问题 本教程需要解决的问题是根据网站内评论的意见采取合适的行动. 可用的训练数据集中,网站评论可能是有毒(toxic)(1)或者无毒(not toxic)(0)两种类型.这种场景下,机器学习中的分类任务最为适合. 分类任务用于区分数据内的类别(category),类型(type)或种类(class).常见的例子有: 识别情感是正面或是负面 将邮件按照是否为垃圾邮件归类

不多说,直接上干货! 见具体, 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 见具体 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第14章 使用逻辑回归二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

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[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格算法(STING.WaveCluster等),等等. 较权威的聚类问题定义:所谓聚类问题,就是给

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

决策树模型,适用于分类.回归. 简单地理解决策树呢,就是通过不断地设置新的条件标准对当前的数据进行划分,最后以实现把原始的杂乱的所有数据分类. 就像下面这个图,如果输入是一大堆追求一个妹子的汉子,妹子内心里有个筛子,最后菇凉也就决定了和谁约(举栗而已哦,不代表什么-大家理解原理重要--) 训练数据: 0,32 帅 收入中等 不是公务员 1,25 帅 收入中等 是公务员 0,25 帅 收入中等 不是公务员 1,29 帅 收入中等 是公务员 1,24 帅 收入高 不是公务员 0,31 帅 收入高 不

话不多说.直接上代码咯.欢迎交流. /** * Created by whuscalaman on 1/7/16. */import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGDimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.regression.L

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 以决策树作为开始,因为简单,而且也比较容易用到,当前的boosting或random forest也是常以其为基础的 决策树算法本身参考之前的blog,其实就是贪婪算法,每次切分使得数据变得最为有序   那么如何来定义有序或无序? 无序,node impurity 对于分类问题,我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题,我们用方差Variance