Spark MLlib 机器学习之SVM支持向量机算法

最新推荐文章于 2024-06-07 12:49:39 发布

Ym_Allen

最新推荐文章于 2024-06-07 12:49:39 发布

阅读量2.1k

点赞数 2

文章标签： Spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ym_Allen/article/details/81238570

版权

本文介绍了SVM支持向量机的基本原理和优化策略，通过Spark MLlib库展示了如何在大数据场景下应用SVM进行线性分类，并详细解释了SVM的运行步骤，包括数据格式和代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

支持向量机（support vector machine），简称SVM。简单来讲，它是一种二类分类模型，能够将不同类的样本在样本空间中进行分隔。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

算法简介

SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来。最优分类面就是要求分类线不但能将两类正确分开，且使分类间隔最大。SVM的实质就是找出一个能将某个值最大化的超平面，这个值就是超平面离所有训练样本的最小距离。术语表示为“间隔”（margin）

超平面可以用分类函数表示，在进行分类的时候，遇到一个新的数据点x，将x代入f(x) 中，如果f(x)小于0则将x的类别赋为-1，如果f(x)大于0则将x的类别赋为1。

实现步骤

用数学定义要求解的问题

SVM求一个平面S&#x

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Ym_Allen

关注关注

2
点赞
踩
12

收藏

觉得还不错? 一键收藏
3
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

AI天才研究院

10-10

1078

近年来，随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，基于大规模数据处理的机器学习算法也在迅速发展壮大。机器学习（Machine Learning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力，改善自身的决策能力，解决实际问题。随着数据的量级、复杂度和多样性的增加，传统的单机内存机器学习算法已经无法应付如此庞大的海量数据集。

大数据开发之机器学习总结（Spark Mllib）（四）

xiaohu21的博客

10-31

958

大数据开发之机器学习总结（Spark Mllib）（四）背景在大数据和机器学习交叉的领域，如果公司选择了hadoop生态，结合spark框架，则spark 的mllib用于机器学习实际应用就是不二选择了。团队有spark基础，学习和适用门槛低。但如果选择python生态，则需要团队有python基础，另外个人认为，python工程化对比java生态还是差了那么一些意思。 1. Spark MLLib简介 spark的mllib目前支持4种常见机器学习问题，分类，回归，聚类，协同过滤。 mlli

3 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spark机器学习库(ML)之分类模型-bayes和svm

whoami_zy的博客

06-20

894

今天我们要学习的是Spark中的分类算法中的贝叶斯模型以及SVC模型，这里还是通过一个小实例来实现。就是垃圾邮件识别。首先我们还是先来简单的介绍一下算法吧。朴素贝叶斯模型首先我们先假设各个向量之间是相互独立的。朴素贝叶斯(简称NB)就是在这个假设条件下的。朴素贝叶斯属于生成式模型，它的收敛速度将快于判别式模型比如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使贝叶斯条件独立假设不成立，NB分类器在实践中任然表现很出色。但是它的主要缺点是它不能学习特...

Python Spark MLlib之SVM支持向量机

SanFancsgo的博客

09-12

3192

数据准备和决策树分类一样，依然使用StumbleUpon Evergreen数据进行实验。 Local模式启动ipython notebook cd ~/pythonwork/ipynotebook PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=&amp;quot;notebook&amp;quot; MASTER=local[*] pyspark...

SparkMLlib分类算法之支持向量机

05-20

407

SparkMLlib分类算法之支持向量机 （一），概念　　支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最...

mllib调参 spark_SparkMLlib分类算法之支持向量机

weixin_39812065的博客

12-19

324

SparkMLlib分类算法之支持向量机(一)，概念支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个...

svm支持向量机_Spark MLlib 支持向量机SVM算法

weixin_39634237的博客

12-10

285

一、SVM支持向量机武林故事我最早接触SVM支持向量机的时候，是看到一篇博客，说的是武林的故事，但是现在我怎么也找不到了，凭借着印象，重述一下这段传说：相传故事发生在古时候，咸亨酒店，热闹非凡店长出了一道题，完成挑战的人可以迎娶小姐只见，桌子上放着黑棋和白棋，挑战者需要寻找一条线将黑棋和白旗完全隔开刚刚开始，棋子比较少，大侠轻松的完成了任务但随着棋子的增多，大侠百思不得其解，最后怒拍桌子黑棋和白棋...

spark mllib svm java_Spark-MLlib-SVM源码实现分析

weixin_28998775的博客

03-04

235

注：MLlib中的SVM只实现了线性二分类。没有非线性(核函数)，也没有多分类和回归。线性二分类的优化过程类似于逻辑回归。以下从三个方面进行分析：(一)SVM的目标函数、损失函数和最优化方法。(二)从MLlib实现的源码分析模型创建以及优化的过程。(三)参考ML中NaiveBayes的实现，探索SVM-Pipeline的实现思路。一、SVM 公式1.1 目标函数目标函数：** y = wx **(...

Spark MLlib机器学习

最新发布

2301_79262050的博客

06-07

1412

Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，旨在提供简洁、高效、可扩展的机器学习算法。MLlib包括各种常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤等。此外，它还提供了一些底层的优化算法和工具，如梯度下降法、数据管道、特征处理和评估指标等。高效性：MLlib中的算法是为分布式计算设计的，可以在大规模数据集上高效运行。可扩展性：MLlib可以轻松扩展到数百个节点，处理TB级别的数据。易用性：MLlib提供了简单易用的API，用户可以快速实现复杂的机器学习任务。

Spark MLlib机器学习01.pdf

03-05

- **Spark MLlib** 是 Apache Spark 的机器学习库，提供了丰富的工具和算法来处理大规模的数据集。 - **目标**：使用户能够快速开发和部署复杂的机器学习应用。 - **特性**： - 支持多种类型的机器学习任务，如分类...

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介

yyy

09-09

1848

1、机器学习概念 1.1 机器学习的定义在维基百科上对机器学习提出以下几种定义： l“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 l“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is

spark 逻辑回归算法案例_spark mllib 分类预测之逻辑回归

weixin_29482557的博客

12-24

481

胃癌转移数据说明肾细胞癌转移情况(有转移 y=1,无转移 y=2)x1:确诊时患者年龄(岁)x2:肾细胞癌血管内皮生长因子(VEGF),其阳性表述由低到高共３个等级x3:肾细胞癌组织内微血管数(MVC)x4:肾癌细胞核组织学分级，由低到高共４级x5:肾细胞癌分期，由低到高共４级y x1 x2 x3 x4 x50 59 2 43.4 2 1运行代码如下package spark.logisticRe...

大数据进阶必修课！Spark实战支持向量机SVM算法

bazhaheigang的博客

05-09

1419

3.2 SparkMLlib 支持向量机SVM算法 3.2.1支持向量机算法 支持向量机是数据挖掘中一个很经典的算法，因为其推导过程涉及很多数学概念且其核函数的变化，在此将用尽量通俗的语言来描述这一算法，从其功能性出发进行讲解。支持向量机不仅对分类问题有良好的处理效果，对回归问题也有很好的解决方案。 SVM分类器可以在样本空间中对属于不同类别的样本进行区分，用来作为区分的分隔面就是分隔超平面。对于一个SVM算法，输入带有标签的训练样本，输出的是一个最好的分隔超平面。如下图所示：这是一个二维平面上属于两个

Scala语言 + Spark MLLib进行机器学习---支持向量机

雁寻

05-25

3589

下面的Scala代码展示了如何使用支持向量机(SVM)算法进行二类分类，包括以下基本步骤： 1、加载训练集到Spark空间 2、执行支持向量机(SVM)算法对该数据集进行训练，获得一个模型 3、使用该模型进行预测，并计算训练误差

大数据-10-Spark入门之支持向量机SVM分类器

weixin_33906657的博客

05-10

606

简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机；当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大...

SparkMLlib 支持向量机与线性回归

大数据开发

11-26

454

下面介绍sparkML中常用的算法与demo的使用方式,使用方式提供javaApi pom依赖这里使用的版本spark为2.0.0 scala为2.11可以根据自己的需求调整 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>

Spark实现SVM模型

Totoro1745的博客

03-06

4435

关于SVM算法SVM，即Support Vector Machine（支持向量机），是一种使用线性分割平面的二元分类算法。其原理是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。如图

spark mllib svm java_【原】Spark-mllib简单的使用：SVM支持向量机

weixin_33672838的博客

03-04

298

我的确是3天前才知道MLlib的存在，汗。。。基本上就是一个类似于mahout的东西，包括一些常用机器学习算法在Spark上的实现。目前有：BinaryClassification(二分)、LinearRegression(回归)、Clustering(聚类)、CollaborativeFiltering(协同过滤)、Gradient Descent Primitive(梯度下降)。试用了下Bin...

Spark-机器学习-SVM支持向量机06

qq_42722387的博客

06-14

310

Spark-机器学习-SVM支持向量机06

黄美灵讲解：Spark MLlib机器学习入门与核心算法

Spark MLlib是Apache Spark中的一个强大的机器学习库，它提供了一系列广泛的机器学习算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、矩阵和向量运算以及优化计算等功能。该资源由黄美灵讲师，网名sunbow，一位在移动互联网...