一.简述 Spark是当下非常流行的数据分析框架,而其中的机器学习包Mllib也是其诸多亮点之一,相信很多人也像我那样想要快些上手spark.下面我将列出实现mllib分类的简明代码,代码中将简述训练集和样本集的结构,以及各分类算法的参数含义.分类模型包括朴素贝叶斯,SVM,决策树以及随机森林. 二.实现代码 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache…

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为.兴趣等来构建推荐系统. 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低,而不同子集元素的差异度尽可能高.简而言之,就是通过聚类算法处理给定的数据集,将具有相同或类似的属性(特征)的数据划分为一组,并且不同组之间的属性相差会比较大. K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法…

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 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以…

Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib 中的实现 发表于2015-05-07 21:58| 10255次阅读| 来源<程序员>电子刊| 9 条评论| 作者孟祥瑞 大数据机器学习开源SparkMLlibALS 摘要:MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法:研究主题分布的LDA.估计点集分布的GMM.提取频繁项集的 FP-growth等等.本文主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升. 深受用户喜爱的大数据处理平台 Apache Spark 1.3 于前不久发…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:…

在机器学习中,线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法,很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍.除了本身的公式之外,逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容.一个很常用的知识点就是虚拟变量(也叫做哑变量)-- 用于表示一些无法直接应用到线性公式中的变量(特征). 举个例子: 通过身高来预测体重,可以简单的通过一个线性公式来表示,y=ax+b.其中x为身高,y为体重. 现在想要多加一些特征(参数),比如性别. 那么问题来了:如何在一个公式中表示性别呢? 这就是哑变量的作用,它可以通过扩展特征值…

1.理解 问题定义可以简化如下:在不知道文件总行数的情况下,如何从文件中随机的抽取一行? 首先想到的是我们做过类似的题目吗?当然,在知道文件行数的情况下,我们可以很容易的用C运行库的rand函数随机的获得一个行数,从而随机的取出一行,但是,当前的情况是不知道行数,这样如何求呢?我们需要一个概念来帮助我们做出猜想,来使得对每一行取出的概率相等,也即随机.这个概念即蓄水池抽样(Reservoir Sampling). 水塘抽样算法(Reservoir Sampling)思想: 在序列流中取一个数,如…

Spark中定义的损失函数及梯度,在看源代码之前,先回想一下机器学习中定义了哪些损失函数,毕竟梯度求解是为优化求解损失函数服务的. 监督学习问题是在如果空间F中选取模型f作为决策函数.对于给定的输入X,由f(X)给出对应的输出Y,这个输出的预測值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致,用一个损失函数(lossfunction)或代价函数(cost function)来度量预測错误的程度.损失函数是f(X)和Y的非负实值函数,记作L(Y, f(X)). 统计学习中经常使用的损失函数有下面几种: (…

1.方法定义中调用方法本身的现象2.递归注意实现 1) 要有出口,否则就是死递归 2) 次数不能太多,否则就内存溢出 3) 构造方法不能递归使用3.递归解决问题的思想和图解: 分解和合并[先分解后合并] 1. 常见的斐波那契数列 1,1,2,3,5,8,13,21,...特征: 从第三个数开始,每个数是前两个数的和. int count = 0; private int getFibo(int i) { if (i == 1 || i == 2) { count = count+1; Syste…

本作品采用知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可. 一.前言 本文以一个简单的项目为例,一步步展示logback的同步和异步配置方法,并且配置的日志要求满足阿里巴巴Java开发手册-日志规约 ,因为对于线上服务,日志对于排查问题有至关重要的作用,规范的日志格式配合shell脚本可以快速定位问题. 最开始使用Java日志系统,最大的疑惑就是分不清楚log4j.slf4j.logback等日志库之间的关系,不过网上有不少文章介绍这部分相关知识,比如理解Java日志体系.Java日志…