【Spark机器学习速成宝典】模型篇05决策树【Decision Tree】（Python版）

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【Spark机器学习速成宝典】模型篇05决策树【Decision Tree】（Python版）

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【Spark机器学习速成宝典】模型篇07梯度提升树【Gradient-Boosted Trees】（Python版）

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【Spark机器学习速成宝典】模型篇06随机森林【Random Forests】（Python版）

目录随机森林原理随机森林代码(Spark Python) 随机森林原理参考:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回目录随机森林代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local'…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】（Python版）

目录保序回归原理保序回归代码(Spark Python) 保序回归原理待续... 返回目录保序回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') import math from pyspark.mllib.regressio…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇04朴素贝叶斯【Naive Bayes】（Python版）

目录朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇03线性回归【LR】（Python版）

目录线性回归原理线性回归代码(Spark Python) 线性回归原理详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7873083.html 返回目录线性回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('loca…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇02逻辑斯谛回归【Logistic回归】（Python版）

目录 Logistic回归原理 Logistic回归代码(Spark Python) Logistic回归原理详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7890468.html 返回目录 Logistic回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇01支持向量机【SVM】（Python版）

目录支持向量机原理支持向量机代码(Spark Python) 支持向量机原理详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8011587.html 返回目录支持向量机代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

【Spark机器学习速成宝典】模型篇08支持向量机【SVM】（Python版）

目录什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在…