[ML] The Basics: Training Your First Model

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The problem we will solve is to convert from Celsius to Fahrenheit, where the approximate formula is:…

ML笔记：Classification: Probabilistic Generative Model

用回归来做分类: 远大于1的点对于回归来说就是个error, 为了让这些点更接近1,会得到紫色线. 可见,回归中定义模型好坏的方式不适用于分类中.---回归会惩罚那些太过正确的点如何计算未出现在训练数据中的点属于某类的概率? 假设该类对应的训练数据采样于一个高斯分布. 可以用该训练数据来估计该高斯分布的参数. 基本思路: 很多不同参数的高斯分布都可以采样出训练数据,但是可能性不同, 选出其中可能性最大的那个高斯分布对应的参数.---最大似然估计假设sigma相同时,可以得到线性函数. 该生成…

Spark2 ML 学习札记

摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集切分内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t…

Spark.ML之PipeLine学习笔记

地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine 是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户构建和调试机器学习流水线可以使得多个机器学习算法顺序执行,达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFra…

Spark ML Pipeline简介

Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度. Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象.DataFrame来自Spark SQL,表示对数据集的一种特殊抽象,它也是Dataset(它是Spar…

Spark ML机器学习库评估指标示例

本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解,以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解,Spark版本为2.4.5.模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下. 模型评估指标是指测试集的评估指标,而不是训练集的评估指标 1.回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which expects two input columns: prediction and label. 评估…

ML Pipelines管道

ML Pipelines管道 In this section, we introduce the concept of ML Pipelines. ML Pipelines provide a uniform set of high-level APIs built on top of DataFrames that help users create and tune practical machine learning pipelines. 介绍ML Pipelines的概念.ML管道提供一…