构建Maven项目,托管jar包 数据格式 //0.fp_nid,1.nsr_id,2.gf_id,2.hydm,3.djzclx_dm,4.kydjrq,5.xgrq,6.je,7.se,8.jshj,9.kpyf,10.kprq,11.zfbz,12.date_key,13.hwmc,14.ggxh,15.dw,16.sl,17.dj,18.je je1,19.se1,20.spbm,21.label (fpid_10000201 115717 (2239 173 2011-07-12 00…

线性回归算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法. 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent),梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent).批量梯度下降法每次迭代需要使用训练集里面的所有数据,当训练集数据量较大时,速度就很慢:随机梯度下降法每次迭代只需要一个…

首先参考的是这篇文章:http://blog.csdn.net/sadfasdgaaaasdfa/article/details/45970185 但是其中的函数太老了.所以要改.另外出发点是我自己的这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 里面关于梯度下降的那幅图片. 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了.代码如下: package com.spark.my import org.apache.log4j.{L…

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m…

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以…

本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下: 监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出"正确答案". 回归问题(Regression 'Problem'):根据之前的数据预测出一个准确的输出值 . 1.2 训练集 m=训练样本数量 x's=输入变量/特征量 y'…

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------…

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题.更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集. 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: mm代表训练集…

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值. 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取得最小值 梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法 \(\theta_{j}:=\theta_{j}-\a…

1.对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性. 2.多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下: 整体的多元线性回归算法封装起来就可以直接调用了.…

对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性.整体实现代码如下所示: #1-1导入相应的基础数据集模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_boston()print(d.data)print(d.DESCR)pri…

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法.如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要.但是,学习基础知识总是一个好主意.这样,您将非常清楚地理解这些概念.在本文中,我将逐步解释线性回归算法.…

Spark程序使用Scala进行单元测试 1.Rdd测试 2.无返回值方法测试 3.测试私有方法 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark程序进行单元测试-使用scala 1.Rdd测试 spark程序一般从集群中读取数据然后通过rdd进行转换,这其中涉及到集群,每次修改bug,上传到集群再运行测试,代价还是挺大;所以尽可能先本地进行单元测试,以减少在集群上运行时错误,特别是map等各种tranforms动作的逻辑错误:以下示例用于测试本地返回rdd相关的方法(利用spark本地模式进行单元测…

线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示: 在这种情况下,就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系,从而就可以根据房屋面积推测出房价. 线性回归模型 通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型.线性回归模型的函数一般写作为: 使用markdown不好描述数学公式,所以大家就讲究看吧 代价函数 通过线性回…

1.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析案例 导包 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import…

朴素贝叶斯 算法介绍: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这…

异常检测原理是根据训练数据的高斯分布,计算均值和方差,若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1),判定为异常点. 1 创建数据集转化工具类,把csv数据集转化为RDD数据结构 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.rdd.RDD object Featu…

一.贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率. 根据此公式变换,得到贝叶斯公式:  即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定律.通常,事件A在事件B发生的条件溪的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的,而贝叶斯定律就是描述二者之间的关系的. 更进一步将贝叶斯公式进行推广,假设事件A发生的概率是由一系列的因素(A1,A2,A3,...An)决定的,则事件A的全概率公式为: 二.朴素贝…

使用SGD算法逻辑回归的垃圾邮件分类器 package com.oreilly.learningsparkexamples.scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF import org.ap…

http://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/4017725.html 为了在IDEA中编写scala,今天安装配置学习了IDEA集成开发环境.IDEA确实很优秀,学会之后,用起来很顺手.关于如何搭建scala和IDEA开发环境,请看文末的参考资料. 用Scala和Java实现WordCount,其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例子($SPARK_HOME/examples/src/main/java/org/apache/spark…

1 import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec import org.apache.sp…

import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 线性回归 * Created by zhen on 2018/11/12. */ object LinearReg…

本文基于<Spark 高级数据分析>第2章 用Scala和Spark进行数据分析. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into 1.获取数据集 数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的. 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究,这项研究是…

How to implement connection pool in spark https://github.com/YulinGUO/BigDataTips/blob/master/spark/How%20to%20implement%20connection%20pool%20in%20Spark.md 问题所在 在Spark Streaming Guid中,提到: dstream.foreachRDD { rdd => rdd.foreachPartition { partitionO…

简介 spark MLlib官网:http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html mllib是spark core之上的算法库,包含了丰富的机器学习的一系列算法.你可以通过简单的API来构建算法模型,然后利用模型来进行预测分析推荐之类的. 它包含了一些工具,如: 1)算法工具:分类.回归.聚类.协同等 2)特征化工具:特征提取.转换.降维.选择等 3)管道:用于构建.评估和调整机器学习管道的工具 4)持久性:保存和加载算法.模型.管道 5)实用…

简介 spark SQL官网:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html sparkSQL是构建在sparkCore之上的组件,用于处理结构化的数据.它将数据抽象为DataFrame并提供丰富的API,并且sparkSQL允许使用SQL脚本进行操作,使得数据查询变得非常的容易使用. 同时,sparkSQL除了操作简单,API丰富之外,对于数据源的支持也很强大.你可以从,如: 1)HDFS 2)Parguet文件 3…

简介 spark graphx官网:http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#overview spark graphx是基于spark core之上的一个图计算组件,graphx扩展了spark RDD,是spark对于图计算的一种抽象. 这里的图,不是“图画”的意思,是一种数据结构.这种数据结构由“点”和“线”组成,拿用户关系图来说,“点”描述的就是用户,“线”描述的就是这些用户之间的关系,所以由“点”…

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us…

1.问题引入  在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线.我们需要对线性回归结果进行统计分析. 例如,假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据,可以建立一个回归方程,输入一个新的年纪时,预测该学生的游戏时间.自变量为学生年纪,因变量为游戏时间.当只有一个因变量时,我们称该类问题为简单线性回归.当游戏时间与学生年纪和学生性别有关…