降维(Dimensionality Reduction) 是机器学习中的一种重要的特征处理手段,它可以减少计算过程中考虑到的随机变量(即特征)的个数,其被广泛应用于各种机器学习问题中,用于消除噪声.对抗数据稀疏问题.它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下,从原始和噪声特征中提取潜在特征或在保持结构的同时压缩数据得到一组描述原数据的,低维度的隐式特征(或称主要特征). Spark MLlib为org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix类…

本篇博客主要讲述如何利用spark的mliib构建机器学习模型并预测新的数据,具体的流程如下图所示: 加载数据 对于数据的加载或保存,mllib提供了MLUtils包,其作用是Helper methods to load,save and pre-process data used in MLLib.博客中的数据是采用spark中提供的数据sample_libsvm_data.txt,其有一百个数据样本,658个特征.具体的数据形式如图所示: 加载libsvm JavaRDD<LabeledPo…

给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等.在本章,我们将从以下几个方面进行介绍: 概括统计数据 Summary Statistics 相关性…

数据类型--基于RDD的API 本地矢量 标记点 本地矩阵 分布式矩阵 RowMatrix(行矩阵) IndexedRowMatrix(索引行矩阵) CoordinateMatrix(坐标矩阵) BlockMatrix(块矩阵) MLlib 支持存储在单台机器上的本地向量和矩阵,以及由一个或多个 RDD 支持的分布式矩阵.本地向量和本地矩阵是用作公共接口的简单数据模型.有监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为"标记点". 一.本地矢量(Local Vector) MLlib 支持两…

主成分分析: 降低特征维度的方法. 不会抛弃某一列特征, 而是利用线性代数的计算,将某一维度特征投影到其他维度上去, 尽量小的损失被投影的维度特征 api使用: estimator = PCA(n_components=20) pca_x_train = estimator.fit_transform(x_train) pca_x_test = estimator.transform(x_test) 分别使用支持向量机进行学习降维前后的数据再预测 该数据集源自网上 https://archive…

这\(^{[1]}\)是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章,作者以主要LBP为例子,论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高.由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上测试精度就能达到很高的精度95+%,受到了很多人的关注.而有些开源库已经实现了这篇文章的特征提取方法,例如dlib,github的开源项目.注意他们只是实现了高维特征的提取,并没有实现降维的算法.接下来总结一下学习的笔记. 算法的主要内容和步骤如下:首先.提取高维特征:接着…

注:因为公式敲起来太麻烦,因此本文中的公式没有呈现出来,想要知道具体的计算公式,请参考原书中内容 降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中 1.主成分分析(PCA) 将n维样本X通过投影矩阵W,转换为K维矩阵Z 输入:样本集D,低维空间d 输出:投影矩阵W 算法步骤: 1)对所有样本进行中心化操作 2)计算样本的协方差矩阵 3)对协方差矩阵做特征值分解 4)取最大的d个特征值对应的特征向量,构造投影矩阵W 注:通常低维空间维数d的选取有两种方法:1)通过交叉验证法选…

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)  (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评 判标准时,却是计算”负均方误差“(…

拓展: Hadoop 3.0 NameNode HA NameNode是Active NameNode是Standby可以有多个 HBase Cluster 单节点故障? HBaster -> BackMaster HRegionServer WEBUI 60010 Spark 课程安排分为两个部分: 第一部分:基础篇 SCALA:1天 SparkCore:2天 - MapReduce SparkSQL:1天 - Hive Shark = Hive on Spark 关键,企业中必用的,必须掌握…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法.MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合. 操作步骤: 1.用字符串RDD来表示信息. 2.运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征.给操作会返回一个向量RDD. 3.对向量RDD调用分类算法,返回一个模型对象,可以使用该对象对新的数据点进行分类. 4.使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型. 机器学习基础: 机器学习算法尝试根据 训练数据 使得表示算法行为的数学目标最大化,并…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe…

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳LDA && NCA: 降维与度量学习 代码实现放在我的github上:click me 一.Linear Discriminant Analysis(LDA) 1.1 Rationale         线性判别分析(LDA)是一种监督学习的分类和降维的方法,但更多是被用来降维.LDA的原理是让投影后同一类中数据的投影点之间尽可能地靠近,而类不同类别中数据的类别中心之间的距离尽可能远,用一句话概括就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".…

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数…

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来. 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) .源代码 .源代码解析 .实例 第二章Deep Belie…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

MLlib:Machine Learning Library.主要内容包括: 数据类型 统计工具 summary statistics correlations stratified sampling hypothesis testing random data generation 分类和回归 线性模型(SVM,逻辑回归,线性回归) 朴素贝叶斯 决策树 ensembles of trees(随机森林和Gradient-Boosted Trees) isotonic regression 协同过…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 基础及源代码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 )综合基础知识參照: http://tieba.baidu.com/p/2895759455   http://wenku.baidu.com/link?url=E8…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例    //2 測试数据    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)    valdata_p…

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar…

package ML.collaborativeFilltering; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkC…

二分类:SVMs,logistic regression,decision trees,random forests,gradient-boosted trees,naive Bayes 多分类:             logistic regression,decision trees,random forests,                                        naive Bayes 归回:      linear least regression,   …

package org.apache.spark.mllib.classification import breeze.linalg.{DenseMatrix => BDM, DenseVector => BDV, argmax => brzArgmax, sum => brzSum} import org.apache.spark.{SparkException, Logging} import org.apache.spark.SparkContext._ import org…

/** * :: DeveloperApi :: * GeneralizedLinearModel (GLM) represents a model trained using * GeneralizedLinearAlgorithm. GLMs consist of a weight vector and * an intercept. * * @param weights Weights computed for every feature. * @param intercept Inter…

使用MLlib库中的机器学习算法对垃圾邮件进行分类 分类的垃圾邮件的如图中分成4个文件夹,两个文件夹是训练集合,两个文件夹是测试集合 build.sbt文件 name := "spark-first" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" % "spark-core_2.11&…