1)机器学习模型理解 统计学习,神经网络 2)预测结果的衡量 代价函数(cost function).损失函数(loss function) 3)线性回归是监督学习…

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe…

数据集 house.csv 数据概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkCon…

数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.SparkSession i…

 数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.hust.hml.examplesforml import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, LDA} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.sql.Spar…

Logistic回归算法原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时…

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…

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,…

1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi .经过查找资料才知道,书中省去了大量的理论推导过程,其中用到了线性函数.sigmoid 函数.偏导数.最大似然函数.梯度下降法.下面让我们一窥究竟,是站在大神的肩膀描述我自己的见解. 1.2 Logistic 回归的引入 Logistic 回归是概率非线性模型…

1)回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的,分类的预测结果是离散的. 2)spark实现的回归算法有: 3)通过相关系数衡量线性关系的程度…