首先spark上的svm只能处理线性的,不能处理非线性的.其次spark上的svm求解过程与普通的不同.普通的是通过拉格朗日对偶,然后通过SMO方法求. 但是在spark上,则没有通过拉格朗日,而是直接对损失函数利用随机梯度下降方法进行求解. 那么,svm的损失函数是啥?其实就是个合页函数+正则化.具体的会在<spark 损失函数>中讲解 为啥spark上的svm没有非线性?因为非线性的那个是通过拉格朗日对偶,然后得到的表达式为一个xi.xj的内积形式,而kernel函数也刚好可以用k(x,z…

package Spark_MLlib import java.util.Properties import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD import org.apache.spark.sql.SparkSess…

看了这篇文章很好,有很多指导性思想: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 另外这个人的系列文章里面也有很多干货. 就看这个系列的吧: http://blog.csdn.net/yaoqiang2011/article/category/5877239/3 http://blog.csdn.net/lewsn2008/article/category/1743571 http://blog.csdn.net/pakko/article…

Mllib SVM实例 1.数据 数据格式为:标签, 特征1 特征2 特征3…… 0 128:51 129:159 130:253 131:159 132:50 155:48 156:238 157:252 158:252 159:252 160:237 182:54 183:227 184:253 185:252 186:239 187:233 188:252 189:57 190:6 208:10 209:60 210:224 211:252 212:253 213:252 214:202…

1. SVM基本知识 SVM(Support Vector Machine)是一个类分类器,能够将不同类的样本在样本空间中进行分隔,分隔使用的面叫做分隔超平面. 比如对于二维样本,分布在二维平面上,此时超平面实际上是一条直线,直线上面是一类,下面是另一类.定义超平面为: f(x)=w0+wTx 可以想象出,这样的直线可以有很多条,到底哪一条是超平面呢?规定超平面应该是距离两类的最近距离之和最大,因为只有这样才是最优的分类. 假设超平面是w0+wTx=0,那么经过上面这一类距离超平面最近点的直线是…

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.…

Spark 优缺点分析 以下翻译自Scikit. The advantages of support vector machines are: (1)Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好. (2)Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples.在数据维度大于样本点数时候,依然可以起作用 (3)Uses a su…

    分类 分类旨在将项目分为不同类别. 最常见的分类类型是二元分类,其中有两类,通常分别为正数和负数. 如果有两个以上的类别,则称为多类分类. spark.mllib支持两种线性分类方法:线性支持向量机(SVM)和逻辑回归. 线性SVM仅支持二进制分类,而逻辑回归支持二进制和多类分类问题. 对于这两种方法,spark.mllib支持L1和L2正则化变体. 训练数据集由MLlib中LabeledPoint的RDD表示,其中标签是从零开始的类索引:0,1,2,.... 一.基本思想 统计学习理论…

话不多说.直接上代码咯.欢迎交流. /** * Created by whuscalaman on 1/7/16. */import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGDimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.regression.L…

目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在…