利用Spark-mllab进行聚类,分类,回归分析的代码实现(python) http://www.cnblogs.com/adienhsuan/p/5654481.html 稀疏向量: 关于SparkMLlib的基础数据结构Spark-MLlib-Basics: http://blog.csdn.net/canglingye/article/details/41316193 关于正则化项:http://www.itnose.net/detail/6266100.html 精度和召回率:http…

Spark中常用的算法: 3.2.1 分类算法 分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类.分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测.精确营销.客户获取.个性偏好等.MLlib 目前支持分类算法有:逻辑回归.支持向量机.朴素贝叶斯和决策树. 案例:导入训练数据集,然后在训练集上执行训练算法,最后在所得模型上进行预测并计算训练误差. import org.apache.sp…

Spark:聚类算法 Kmeans聚类 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值.K-Means聚类算法主要分为三个步骤:(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心反复执行(2).(3),直到聚类中心不…

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.…

      今天是星期天,想睡到10点起床,结果认为自己太奢侈了,不能这么做,于是把闹钟设置成了6:30:结果终于9:36醒了,起床,无缘无故迟了,好吧,就算太累了吧,周天就原谅自己一回.终于到了中午,辗转反侧,用objective-c去实现一个计算器程序,调试不成四则运算计算器算法,总是差那么一点点,却还是差那么一点点,运行不起来,终于决定出去办点事然后回去教室问同学……….,后来发现,这些算法非常重要,就算摔倒了爬起来也要记得,切记,切记,由四则运算算法得到的启示,然后查找资料总结的obje…

Atitit 编程语言常用算法attilax总结 1. 编译算法分类and   数据操作算法.1 1.1. Tab driver stat  状态转换表格算法1 1.2. Nest case 词法分析算法1 1.3. recursive descent;递归下降法1 1.4. 状态机fsm1 1.5. Hash算法字符串hash算法1 2. aes加密算法2 2.1. 解决hash冲突的办法2 2.1.1. 排序算法2 2.2. 参考2 1. 编译算法分类and   数据操作算法. 1.1. T…

 转载请联系原文作者 需要获得授权,非法转载 原文作者将享受侵权诉讼 文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素…

ACM常用算法及练习 知识类型 重要度 容易度 应掌握度 典型题 其他           数据结构(5) 链表 ★★☆ ★★★ ★★☆     栈 stack ★★★ ★★★ ★★★ HLoj1207 HDoj_1022 队列 queue ★★★ ★★★ ★★★     并查集 ★★★ ★★☆ ★★★ HDoj_1213 HLoj1050 二叉堆和优先队列 ★★☆ ★★★ ★★☆ HDoj_1873   二叉排序树 ★☆☆ ★★☆ ★☆☆     字典树(Trie) ★★☆ ★☆☆ ★☆☆ H…

ACM常用算法及练习 第一阶段:练经典常用算法,下面的每个算法给我打上十到二十遍,同时自己精简代码,因为太常用,所以要练到写时不用想,10-15分钟内打完,甚至关掉显示器都可以把程序打出来. 1.最短路(Floyd.Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集,不好写) 3.大数(高精度)加减乘除 4.二分查找. (代码可在五行以内) 5.叉乘.判线段相交.然后写个凸包. 6.BFS.DFS,同时熟练hash表(要熟,要灵活,代码要简) 7.…

这是我学习唐峻,李淳的<C/C++常用算法第一天> 1.8.1. 查找数字: 程序随机生成一个拥有20个整数数据的数组,然后输入要查找的数据.接着,可以采用醉简单的逐个对比的方法进行查找,也就是顺序查找的方法,下面给出该算法完整的C语言代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define N 20 int main(){ int arr[N],x,n,i; int f=-1;…

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一…

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(…

剑指Offer--知识点储备-常用算法 快速排序 注:若排序是有序的,采用快排,则退化为冒泡排序. 解决这个问题,采用两个选取基准的方法 (1)随机选取基数(在这个区间内随机取一个数) 出现的恶劣情况是整个数组全相等,还是退化为冒泡排序 (2)三数取中法 把待排序列分成等长的子序列,最佳的是取中间数为基准 举例:待排序序列为:8 1 4 9 6 3 5 2 7 0 左边为:8,右边为0,中间为6. 我们这里取三个数排序后,中间那个数作为枢轴,则枢轴为6 四种优化方式: 优化方式1:插排 当待排序…

Array数组是Javascript构成的一个重要的部分,它可以用来存储字符串.对象.函数.Number,它是非常强大的.因此深入了解Array是前端必修的功课.本文将给大家详细介绍了javascript中数组的常用算法,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 一.jQuery插件不改变原数组,返回新数组(字符串) 1.concat()   连接两个或者多个数组,两边的原始数组都不会变化,返回的是被连接数组的一个副本. 2.join()  把数组中所有的元素放入到一个字符串中,返回字符串 ? 1…

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下七个重要的特征: ①有穷性(Fin…

学习STL,必然会用到它里面的适配器和一些常用的算法.它们都是STL中的重要组成部分. 适配器 在STL里可以用一些容器适配得到适配器.例如其中的stack和queue就是由双端队列deque容器适配而来.其实适配器也是一种设计模式,该种模式是将一个类的接口转换成用户希望的另外一个接口.简单的说:就是需要的东西就在眼前,但却不能用或者使用不是很方便,而短时间又无法改造它,那我们就通过已存在的东西去适配它. STL中的适配器一共有三种: ①应用于容器的即容器适配器:比如stack和queue就是对…

K-Means算法是一种基于距离的聚类算法,采用迭代的方法,计算出K个聚类中心,把若干个点聚成K类. MLlib实现K-Means算法的原理是,运行多个K-Means算法,每个称为run,返回最好的那个聚类的类簇中心.初始的类簇中心,可以是随机的,也可以是KMean||得来的,迭代达到一定的次数,或者所有run都收敛时,算法就结束. 用Spark实现K-Means算法,首先修改pom文件,引入机器学习MLlib包: <dependency> <groupId>org.apache.…

1.0.0 Summary Tittle:[Java]-NO.13.Algorithm.1.Java Algorithm.1.001-[Java 常用算法手册 ]- Style:Java Series:Algorithm Since:2017-05-17 End:.... Total Hours:... Degree Of Diffculty:10 Degree Of Mastery:10 Practical Level:10 Desired Goal:10 Archieve Goal:....…

时间复杂度为O(logN)的常用算法 折半查找 /* * 折半查找 * 默认查找的数组已经排过序 */ public static int binarySearch(int[] a,int x){ int low=0,high=a.length-1; while(low<=high){ int mid =(low+high)/2; if(a[mid]<x){ low=mid+1; }else if(a[mid]>x){ high=mid-1; }else{ return mid; } }…

常用算法的C++实现 // // DZAppDelegate.m // AlgorithmTest // // Created by dzpqzb on 13-8-4. // Copyright (c) 2013年 dzpqzb inc. All rights reserved. // #import "DZAppDelegate.h" #import <vector> #import <iostream> #import <fstream> #im…

原文出处: 不会停的蜗牛    通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过…

第八模块:算法&设计模式.企业应用 第1章 常用算法&设计模式学习…

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下七个重要的特征: ①有穷性(Fin…

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…

1 概述 STL算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>,<functional>组成.要使用 STL中的算法函数必须包含头文件<algorithm>,对于数值算法须包含<numeric>,<functional>中则定义了一些模板类,用来声明函数对象. 2 常用算法介绍 STL中算法大致分为四类: 非可变序列算法:指不直接修改其所操作的容器内容的算法. 可变序列算法:指可以修改它们所操作的容器内容的算法. 排序…

一.常用算法(Java实现) 1.选择排序(初级算法) 原理:有N个数据则外循环就遍历N次并进行N次交换.内循环实现将外循环当前的索引i元素与索引大于i的所有元素进行比较找到最小元素索引,然后外循环进行元素交换 第1次遍历,将索引为0的元素与索引大于0的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为0的元素交换位置(若索引为0的元素就是最小元素那么它就和自己交换) 第2次遍历,将索引为1的元素与索引大于1的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为1的元素交换位置(若索引为1的元素就…

大数据学习之BigData常用算法和数据结构 1.Bloom Filter     由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成     优点:可以减少IO操作,省空间     缺点:不支持删除,有误判     如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器 2.SkipList(跳表)     核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减.每个节点包含两个指针,一个->,一个向下. 并行编程情况下可以用锁或者CAS操作.     CAS:     compare…

PHP版常用算法最近准备面试的资料,顺便整理一下以前的基本算法,写个DEMO记录一下 //冒泡//逐行对比,满足条件则交换function bubbleSort($arrData,$sort = 'desc'){ if(empty($arrData)) return $arrData; //默认有序 $isSorted = true; $nCount = count($arrData); for($i = 0; $i < $nCount; $i++) { //对比次数随着循环逐渐减少,因为后面的…

目录 1.常用算法 1.1.计算两经纬度点之间的距离 1.2.根据已知线段以及到起点距离,求目标点坐标 1.3.已知点.线段,求垂足 1.4.线段上距离目标点最近的点 1.5.点缓冲 1.6.点和面关系 1.7.线段与线段的关系 1.8.线和面关系 1.9.geojson 面转线 2.在线示例 作为一个GISer,在日常WebGIS开发中,会常用到的turf.js,这是一个地理空间分析的JavaScript库,经常搭配各种GIS JS API使用,如leaflet.mapboxgl.openla…

Spark目前支持三种开发语言:Scala.Java.Python,目前我们大量使用Python来开发Spark App(Spark 1.2开始支持使用Python开发Spark Streaming App,我们也准备尝试使用Python开发Spark Streaming App),在这期间关于数据类型的问题曾经困扰我们很长时间,故在此记录一下心路历程.   Spark是使用Scala语言开发的,Hadoop是使用Java语言开发的,Spark兼容Hadoop Writable,而我们使用Pyt…