Spark Mllib里如何生成KMeans的训练样本数据、生成线性回归的训练样本数据、生成逻辑回归的训练样本数据和其他数据生成...

最新推荐文章于 2024-06-06 23:03:20 发布
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文章标签： 大数据 人工智能 数据结构与算法
本文将深入探讨 Spark MLlib 的核心功能与使用技巧，包括关键的机器学习算法、源码解析及其实战应用。读者可以了解到如何高效地利用 Spark 进行数据处理与机器学习任务。
SparkMLlib未来发展趋势：展望未来
AI天才研究院
08-04 404
SparkMLlib未来发展趋势：展望未来 1.背景介绍 1.1 什么是SparkMLlib? Apache Spark MLlib是Apache Spark中的机器学习库,提供了多种机器学习算法的实现。它基于Spark
6、大数据机器学习：Spark MLlib与回归分析全解析
最新发布
ik678901的博客
08-18 6
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
逻辑回归（Logistic Regression）模型
weixin_39568744的博客
07-09 1251
转载自https://tech.meituan.com/intro_to_logistic_regression.html逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。模型sigmoid 函数在介绍逻辑回归模型之前，我们先引入sigmoid函数，其数学形式是：g(x)=11+e−x对应的函数曲线如下图所示：从上图可以看到s...
李宏毅机器学习笔记-生成模型和逻辑回归
iwill323的博客
10-18 2212
李宏毅机器学习笔记-生成模型和逻辑回归
大数据下的逻辑回归训练模型方法论
AriesSurfer的专栏
10-23 4073
转自http://www.36dsj.com/archives/6343       在数据膨胀的当今社会里，海量数据中蕴含价值日渐凸显出来。如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题。以互联网企业为代表的科技公司依据自身的实际需求，开始大量的应用机器学习、数据挖掘以及人工智能等算法获取海量数据中蕴含的信息，并且已经取得了很好的效果。 当今社会已经从过去的信息匮乏
Spark 2.0 机器学习 ML 库：常见的机器学习模型（Scala 版）
热门推荐
IT小村
08-15 1万+
一、前言 机器学习中，人为地设计算法，需要一定的知识积淀。 而使用别人设计好的机器学习库如 Spark 2.0 ML，那是基本不需要什么基础的，开箱即用。 首先，看一个简单、完整、规范的案例，无疑是最好的方式。 之前的文章（内含短小精悍的案例）： Spark 2.0 机器学习 ML 库：特征提取、转化、选取（Scala 版） Spark 2.0 机器学习 ML 库：机器学...
Spark MLlib 机器学习详解
考研小钻风
06-06 1950
易于使用：提供了丰富的 API，支持 Scala、Java、Python 和 R 等多种编程语言。高度可扩展：可以处理海量数据，适用于大规模机器学习任务。丰富的算法库：支持分类、回归、聚类、降维、协同过滤等常用算法。本文详细介绍了 Spark MLlib 的功能及其应用，结合实例演示了分类、回归、聚类、降维、协同过滤等常用机器学习任务的实现过程。通过这些实例，我们可以看到 Spark MLlib 强大的数据处理和机器学习能力，非常适合大规模数据的处理与分析。
Apache Spark MLlib
AI天才研究院
06-05 1119
Apache Spark MLlib 1.背景介绍 在当今的数据时代,机器学习(Machine Learning)已经成为各行各业不可或缺的核心技术。Apache Spark作为一款开源的大数据处理引擎,其机器学习库MLlib为数据科学家和机器学习工程师提供了强大的工具集,用于构建可扩展
Spark MLlib机器学习库：常用算法及其实战应用
liqinkuaia的博客
01-08 821
MLlib支持多种常见的机器学习任务，如分类、回归、聚类、协同过滤等，并且具有高效、可扩展和易用的特点。首先，需要收集一批已标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的邮件样本，提取邮件中的特征（如发件人、邮件正文中的关键词等），然后使用逻辑回归算法训练模型。我们可以使用MLlib中的K-means算法对客户数据进行聚类分析，提取客户的特征（如购买历史、消费习惯等），并根据聚类结果制定相应的营销策略。聚类算法用于将数据集划分为多个不同的簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。
K-Means及Spark实现Kmeans算法
Vi的博客
07-12 1万+
K-means 步骤 关键步骤 聚类个数K的选择 初始聚类中心点的选择 MLlib的K-means实现 参数 Spark_K-Means_PythonK-means步骤 选择K个点作为初始聚类中心 计算其余所有点到聚类中心的距离，并把每个点划分到离它最近的聚类中心所在的聚类中去。计算距离常用欧几里得距离公式，也叫欧氏距离。查看距离的计算方法 重新计算每个聚类中所有点的平均值，并将其作为新的聚类中心点
使用Spark MLlib训练和提供自然语言处理模型
OReillyData
10-12 681
不只是数据处理：利用Spark进行独立的预测
使用spark ml pipeline进行机器学习
weixin_30497527的博客
03-20 489
一、关于spark mlpipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1、源数据ETL 2、数据预处理 3、特征选取 4、模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，对利用spark进行机器学习的用户来说，流水线式机器...
CS231n 学习笔记：KNN 计算测试样本与训练样本之间的距离
Nick Hwong's Blogs
08-09 3798
问题描述：样本维度为n，测试样本数量为m1，训练样本数量为m2。求出描述测试样本与训练样本之间的距离的矩阵dists，其中dists.shape为(m1, m2)。测试集为矩阵X，维度为(m1, d)；训练集为矩阵X_train，维度为(m2, d)。 问题难点：如何不使用循环计算出dists？ 使用两层循环显而易见非常简单，最内层循环直接计算测试样本i与训练样本j之间的距离。 使用一层训练也...
（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）
象牙塔小明的博客
10-29 1万+
什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...
使用 Spark MLlib 做 K-means 聚类分析[转]
weixin_30635053的博客
05-18 1373
原文地址：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning)，相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋。然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作，需要充足的知识储备，如概率论，数理统计，数值逼近，最优化理论等。机器学习旨在使计...
Tesseract-ocr自己做训练样本库来进行字符识别
lilin020401的专栏
09-17 9556
使用默认的语言库识别 1.安装Tesseract         从http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载Tesseract，目前版本为Tesseract3.02。因为只是测试使用，这里直接下载winodws下的安装文件tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe。安装成功后会在相应磁盘上生成
Spark K-means实践
向阳争渡
01-12 574
K-Means聚类算法原理 聚类分析是一个无监督的学习的过程，一般用来对数据对象按照其特征属性进行分组。 适用场景：客户分群、欺诈检测、图像分析等领域 K-Means算法是一个迭代式算法，主要步骤如下： 第一步，选K个点作为初始聚类中心。 第二步，计算其余所有点到聚类中心的距离，并把每个点划分到离它最近的聚类中心所在的聚类中去。 第三步，重新计算每个聚类中所有点的平均直，并将其作为
逻辑回归从数据处理到生成模型
凝眸伏笔的博客
07-12 1132
1.数据格式 数据存放于data.txt文件中，形式如下，这里使用了5个特征:f1,f2,f3,f4,f5，即5列，外加一列label。 f1 f2 f3 f4 f5 label 9976.17129226 0.966292134831 1883 0.837399047422 2 1 6295.26515736 0.723188405797 712 0.909911678116
Spark MLlib实战：机器学习算法与源码解析
本资料将详细讲解Spark MLlib的基础入门，涵盖从基本的矩阵向量概念到具体的算法实现，如线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、决策树、KMeans聚类、FPGrowth关联规则和协同过滤推荐算法，以及神经网络算法。通过学习...
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