Spark MLib 基本统计汇总 1

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Spark MLib 基本统计汇总 2

4. 假设检验基础回顾: 假设检验,用于判断一个结果是否在统计上是显著的.这个结果是否有机会发生. 显著性检验原假设与备择假设常把一个要检验的假设记作 H0,称为原假设(或零假设) (null hypothesis) 与H0对立的假设记作H1,称为备择假设(alternative hypothesis) 拟合优度Goodness of Fit,是指回归直线对观测值的拟合程度. 对非线性方程: (1)计算残差平方和 Q =∑(y-y*)2 和 ∑y2 ,其中,y 代表的是实测值,y* 代表的…

Spark MLib 基本统计汇总 1

1. 概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 MultivariateStatisticalSummary 对象,这个对象包含列式的最大值.最小值.均值.方差等等. import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.stat.{Multivaria…

Spark MLib完整基础入门教程

Spark MLib 在Spark下进行机器学习,必然无法离开其提供的MLlib框架,所以接下来我们将以本框架为基础进行实际的讲解.首先我们需要了解其中最基本的结构类型,即转换器.估计器.评估器和流水线. graph LR A[转换器] --> B(估计器) B --> C(评估器) C --> D[模型] 首先欢迎大家Start本人关于机器学习的学习仓库,不仅仅包含了Spark ML还包括python下的sklearn等主流库. 一.基础使用接下来我们将以一个简单的例子为基础整体介绍…

Spark MLib：梯度下降算法实现

声明:本文参考< 大数据:Spark mlib(三) GradientDescent梯度下降算法之Spark实现> 1. 什么是梯度下降? 梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索. 先来看两个函数: 1. 拟合函数:为参数向量,h(θ)就是通过参数向量计算的值,n为参数的总个数,j代表的是一条记录里的一个参数 …

Spark mlib的本地向量

Spark mlib的本地向量有两种: DenseVctor :稠密向量其创建方式 Vector.dense(数据) SparseVector :稀疏向量其创建方式有两种: 方法一:Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组) 方法二:Vector.sparse(向量长度,(索引,数值),(索引,数值),(索引,数值),...(索引,数值)) 示例: 比如向量(1,0,3,4)的创建有三种方法: 稠密向量:直接Vectors.dense(1,0,3,4) 稀疏…

利用Oracle内置分析函数进行高效统计汇总

分析函数是Oracle从8.1.6开始引入的一个新的概念,为我们分析数据提供了一种简单高效的处理方式.在分析函数出现以前,我们必须使用自联查询,子查询或者内联视图,甚至复杂的存储过程实现的语句,现在只要一条简单的SQL语句就可以实现了,而且在执行效率方面也有相当大的提高.下面我将针对分析函数做一些具体的说明. 分析函数的一般格式是函数名(参数列表) over ([partition by 字段名或表达式] [order by 字段名或表达式]),其中over()部分称为开窗函数,它是可以选填…

spark 省份次数统计实例

//统计access.log文件里面IP地址对应的省份,并把结果存入到mysql package access1 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object AccessIp { def main(args: Array[String]): Unit = { //new sc va…