转： MLlib 分类与回归

最新推荐文章于 2022-10-23 10:08:22 发布
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本文探讨了支持向量机(SVM)的核函数应用，解释了SVM不仅限于线性核，还可通过高斯核等非线性核处理复杂数据分类问题。
6、大数据机器学习：Spark MLlib与回归分析全解析
ik678901的博客
08-18 38
本文深入解析了大数据环境下机器学习的应用，重点介绍了Spark MLlib库及其核心概念，包括转换器函数、估计器算法和管道（Pipeline）。文章详细探讨了多种回归技术，如线性回归、广义线性模型、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归和LASSO回归，并结合代码示例展示了如何使用Spark进行模型训练和预测。此外，文章还涵盖了无监督学习中的聚类分析，介绍了常见的聚类模型（如连通性模型、质心模型、分布模型和密度模型），并通过K-means算法展示了聚类的实现步骤和结果评估方法。最后，文章通过一个电商平台用户
Spark Mllib之决策树-分类与回归
大雄没有叮当猫的博客
09-06 4327
微信公众号:数据挖掘与分析学习 决策树及其集成算法是分类和回归的机器学习任务的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。诸如随机森林和提升树集成算法是分类和回归任务中表现较好的算法。 spark.mllib支持使用连续和分类特征进行二分类和多类分类以及回归的决策树。该实现按行分区数据，允许数百万个实例的分布式训...
使用mllib的的贝叶斯算法进行文本分类
csdncjh的博客
10-17 1475
模型训练 模型解释
MLlib - Clustering
u013571243的专栏
03-10 586
https://spark.apache.org/docs/1.2.0/mllib-clustering.html   Clustering Examples Streaming clustering Examples Clustering Clustering is an unsupervised learning problem whereby we aim to
Spark入门梳理4-MLLIB机器学习-分类与回归
p515659704的博客
05-23 465
文章目录Spark编程基础-搭配Jupyter分类与回归、聚类算法1.1 逻辑斯蒂回归分类器1.2 决策树分类器1.2.1 简介1.2.2 原理1.2.2.1 特征选择1.2.2.2 决策树生成1.2.2.3 决策树的剪纸 Spark编程基础-搭配Jupyter 分类与回归、聚类算法 分类是一种重要的机器学习和数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)...
Spark MLlib架构解析（含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤）
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36710456
03-30 2273
MLlib目前支持4种常见的机器学习问题:分类、回归、聚类和协同过滤 MLlib在Spark整个生态系统中的位置如图下图所示 Spark MLlib库 MLlib算法库的核心内容 实验的数据直接使用官方提供的数据: 测试文件路径：spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/data/mllib/ 1) 分类算法 　　分类算...
[机器学习、Spark]Spark MLlib分类
m0_57781407的博客
10-23 3198
线性支持向量机在机器学习领域中是一种常见的判别方法，是一一个有监督学习模型,通常用来进行模式识别，分类以及回归分析。通过找到支持向量从而获得分类平面的方法，称为支持向量机。可以非常成功地处理回归（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广到预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。逻辑回归又称为逻辑回归分析,它是一个概率模型的分类算法，常用于数据挖掘、疾病自动诊断以及经济预测等领域。 逻辑回归和线性回归类似，但它不属于回归分析家族，差异主要是在于变量不同
spark学习：mllib-logstic回归
Chelseady的博客
08-25 706
以iris数据集（iris）为例进行分析。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。为了便于理解，我们这里主要用后两个属性（花瓣的长度和宽度）来进行分类。目前spark.ml中支持二分类和多分类，将分别从“用二项逻辑斯蒂回归来解决二分类问题” from pyspark.sq...
大数据机器学习：SparkMLlib与回归分析详解
### 大数据机器学习：Spark MLlib与回归分析详解 #### 1. Spark MLlib库概述 Spark MLlib是一个机器学习算法和实用工具库，旨在让机器学习变得简单且能并行运行。它涵盖了回归、协同过滤、分类和聚类等多种算法。...
大数据机器学习：SparkMLlib与回归分析全解析
### 大数据机器学习：Spark MLlib与回归分析全解析 #### 1. Spark MLlib库概述 Spark MLlib是一个机器学习算法和实用工具库，旨在让机器学习变得简单且支持并行运行。它涵盖了回归、协同过滤、分类和聚类等多种算法...
【Spark Mllib】分类模型——各分类模型使用
06-16 5352
数据集： 线性模型
MLlib 中的聚类和分类
weixin_34268310的博客
10-09 398
1. 聚类和分类 （1）什么是聚类 聚类（ Clustering）指将数据对象分组成为多个类或者簇（ Cluster），它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。其实，聚类在 人们日常生活中是一种常见行为，即所谓的“物以类聚，人以群分”，其核心思想在于分组，人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人。 （2）什么...
Spark-MLlib之分类和回归算法
wyc_595998412的博客
08-29 2823
分类 逻辑回归 逻辑回归是预测分类响应的常用方法。广义线性模型的一个特例是预测结果的概率。在spark.ml逻辑回归中，可以使用二项Logistic回归来预测二元结果，或者可以使用多项Logistic回归来预测多类结果。使用该family 参数在这两种算法之间进行选择，或者保持不设置，Spark将推断出正确的变量。 通过将family参数设置为“多项式”，可以将多项逻辑回归用于二进制分类。...
Spark MLlib学习（二）——分类和回归
myy1012010626的专栏
05-16 8866
MLlib支持多种分类方法，如二分类、多分类和回归分析等。 问题类型 支持的方法 二分类 线性SVM, 逻辑回归，决策树，随机森林，GBDT，朴素贝叶斯 多分类 决策树，随机森林，朴素贝叶斯 回归
mllib算法模块分类
一个学技术狮子的博客
03-26 480
spark MLlib之分类和回归
www_jun的专栏
09-06 2327
MLlib支持多种方法用来处理二分分类，多类分类以及回归分析，下表列出了问题及对应的处理方法： 问题类型 支持的方法 二分分类 现行SVM，逻辑回归，决策树，贝叶斯 多类分类 决策树，贝叶斯 回归 线性最小二乘法，套索，岭回归 下面是对这些方法更详细的描述： 线性方法 数学表达式 许多标准的机器学习方法可以表达为凸的优化问题，例如，找到凸函数 f 的极小值取决于变
MLlib里几个简单的分类模型(python)
Yiyang的专栏
01-02 4568
MLlib里几个简单的分类模型
基于Spark Mllib的文本分类
大数据星球-浪尖
12-20 4034
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
spark.mllib源码阅读-分类算法3-SVM
Forever-守望
03-31 3591
Spark2.1版本目前只实现了linear SVM(即线性支持向量机)，非线性SVM及核技巧目前还没有实现。因此本篇主要介绍的是Spark中的线性SVM及参数求解。SVM的理论及推导可以参考支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）由于Spark实现的是线性SVM，在此，我将简单介绍一下线性分类器与线性可分、线性SVM、线性不可分下的线性SVM等基本概念与原理，最后再结合Spark介绍以下线性S
Spark MLlib：逻辑回归二元分类实战与可视化
在本篇文章中，我们将深入探讨Spark MLlib库中的逻辑回归二元分类算法。逻辑回归是一种广泛应用于预测性建模中的统计学方法，尤其在机器学习领域中被用于分类问题。本文通过Python编程的方式，展示了如何在Spark环境...
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