通过knn 算法规则,计算出s2表中的员工所属的类别原始数据:某公司工资表 s1(训练数据)格式:员工ID,员工类别,工作年限,月薪(K为单位)       101       a类       8年    30k[hadoop@h201 sss]$ cat s1.txt 101,a,8,30102,a,6,35103,a,12,42104,b,1,6105,b,1,5106,a,3,50 没有分类的 员工工资表 s2(测试数据)格式:员工ID,  工作年限,  月薪       108    …

通过天气,温度,风速3个特征,建立随机森林,判断特征的优先级结果 天气 温度 风速结果(0否,1是)天气(0晴天,1阴天,2下雨)温度(0热,1舒适,2冷)风速(0没风,1微风,2大风)1 1:0 2:1 3:0结果去打球 1字段:晴天 2字段:温度舒适 3字段:风速没风[hadoop@h201 pp]$ cat pp1.txt 1 1:0 2:1 3:00 1:2 2:2 3:21 1:0 2:0 3:01 1:0 2:0 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0…

1.knnK最近邻(k-Nearest  Neighbor,KNN)分类算法,在给定一个已经做好分类的数据集之后,k近邻可以学习其中的分类信息,并可以自动地给未来没有分类的数据分好类.我们可以把用户分为两类:“高信誉用户”和“低信誉用户”,酒店则可以分为:“五星”,“四星”,“三星”,“两星”,“一星”.这些可以使用线性回归做分类吗?答案:能做,但不建议使用,线性模型的输出值是连续性的实数值,而分类模型的任务要求是得到分类型的模型输出结果.从这一点上看,线性模型不适合用于分类问题.我们换一个思路…

Spark机器学习库中包含了两种实现方式,一种是spark.mllib,这种是基础的API,基于RDDs之上构建,另一种是spark.ml,这种是higher-level API,基于DataFrames之上构建,spark.ml使用起来比较方便和灵活. Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面:特征提取.特征转换与特征选择.本文通过例子介绍和学习Spark.ml中提供的关于特征处理API中的特征选择(Feature Selectors)部分. 特征选择(Feature Sele…

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,…

姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法. 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧. def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', p =…

  一.什么是机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演绎.一种经常引用的英文定义是: A computer program is said to learn from exp…

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 禁止转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/7512119.html 耻辱墙:http://www.cnblo…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机…

一.下载Spark安装包 1.从官网下载 http://spark.apache.org/downloads.html 2.从微软的镜像站下载 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 3.从清华的镜像站下载 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/ 二.安装基础 1.Java8安装成功 2.zookeeper安装成功 3.hadoop2.7.5 HA安装成功 4.Scala安装成功(不安装进程也可以启动) 三.Spar…

好长时间忙的没写博客了.看到有人问spark的knn,想着做推荐入门总用的knn算法,顺便写篇博客. 作者:R星月  http://www.cnblogs.com/rxingyue/p/6182526.html knn算法的大致如下:    1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离    2)找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻    3)做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类 这次用spark实现knn算法. 首先要加载数据: 实验就简单点直…

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T…

第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势. 2-1 MLlib概述 2-2 MLlib的数据结构 2-3 M…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也…

Spark机器学习 1 在线学习 模型随着接收的新消息,不断更新自己:而不是像离线训练一次次重新训练. 2 Spark Streaming 离散化流(DStream) 输入源:Akka actors.消息队列.Flume.Kafka.-- http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 类群(lineage):应用到RDD上的转换算子和执行算子的集合 3 MLib+Streaming应用 3.0 build…

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根…

Spark机器学习 Day1 机器学习概述 今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据 在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一…

Spark机器学习库现支持两种接口的API:RDD-based和DataFrame-based,Spark官方网站上说,RDD-based APIs在2.0后进入维护模式,主要的机器学习API是spark-ml包中的DataFrame-based API,并将在3.0后完全移除RDD-based API. 在学习了两周Spark MLlib后,准备转向DataFrame-based接口.由于现有的文档资料均是RDD-based接口,于是便去看了看Spark MLlib的源码.DataFrame-…

Linux内核启动代码分析二之开发板相关驱动程序加载分析 1 从linux开始启动的函数start_kernel开始分析,该函数位于linux-2.6.22/init/main.c  start_kernel()    --2>setup_arch(&command_line);//该函数位于arch/arm/kernel/setup.c           //在这个函数中定义了一个描述开发板的属性的结构体struct machine_desc *mdesc           struc…

如何对Javascript代码进行二次压缩(混淆) 对Javascript代码进行压缩(混淆),可以有效减少传输和加载时间.但是,不是所有的变量(方法)都能被混淆的,一般来说,只有非属性的变量(方法)可以被混淆,而属性的变量(方法)就不行了.我们自己是知道这些属性(方法)是不会被外部访问和修改的,所以可以很放心地对其进行二次混淆.那么,如何自己定义混淆规则并进行二次混淆呢? 首先,页面上至少要用一个输入框和一个按钮.我这里设置有2个输入框,分别加上"uncompress"和"…

Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 2012-09-07 11:19 8152人阅读 评论(12) 收藏 举报 代码分析android相册优化工作 Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 一 图库数据管理 Gallery2的数据管理 DataManager(职责:管理数据源)- MediaSource(职责:管理数据集) - MediaSet(职责:管理数据项).DataManager中初始化所有的数据源(LocalSo…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

2019-1-18 Spark 机器学习 机器学习 模MLib板 预测 //有视频 后续会补充 1547822490122.jpg 1547822525716.jpg 1547822330358.jpg 1547822508907.jpg // 加空行 图片才会居中显示 否则 靠左显示 --by 凡正(Iamfbz)…

Java中使用JDBC连接数据库时,若是使用初级的代码,代码复用率非常低,连接过程简单来说分为以下几个步骤: 加载驱动包 准备好URL链接获取数据库连接(driver和url根据不同的数据库的不同而不同) 准备sql语句,对数据库进行增删改查四个基础操作,获取数据并处理 关闭与数据库的连接 (与此同时整个过程还要注意进行异常处理) 以上详细步骤可参考博客:http://www.cnblogs.com/erbing/p/5805727.html 加载JDBC驱动程序 → 建立数据库连接Connec…

Andrew Ng机器学习课程笔记(二)之逻辑回归 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364636.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归,主要介绍了梯度下降法,逻辑回归的损失函数,多类别分类等等 简要介绍:逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用.有时候…

html特效代码(一) html特效代码(二) 图片漂浮广告代码 <bodybgcolor="#F7F7F7"> <!--图片漂浮广告代码开始--> <divid="www_qpsh_com"style="position:absolute"> <!--链接地址--><ahref="www.baidu.com"_fcksavedurl="/"target…

Spark机器学习 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing) 提取特征 建模 机器学习 TF-IDF(词频 term frequency–逆向文件频率 inverse document frequency) 短语加权:根据词频,为单词赋予权值 特征哈希:使用哈希方程对特征赋予向量下标 0 运行环境 tar xfvz 20news-bydate.tar.gz export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1…

PCA(主成分分析法,Principal Components Analysis) SVD(奇异值分解法,Singular Value Decomposition) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-a.tgz 0 运行环境 export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --pack…