Spark Mllib里的如何对单个数据集用斯皮尔曼计算相关系数

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Spark Mllib里的如何对单个数据集用斯皮尔曼计算相关系数

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Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率（图文详解）

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Spark Mllib里决策树回归分析如何对numClasses无控制和将部分参数设置为variance（图文详解）

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier 见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree…

Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率（图文详解）

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章决策树多元分类UCI Covertype…

Spark Mllib里的分布式矩阵（行矩阵、带有行索引的行矩阵、坐标矩阵和块矩阵概念、构成）（图文详解）

不多说,直接上干货! Distributed matrix : 分布式矩阵一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合每一行就是一个具有相同格式的向量数据…

Spark Mllib里的本地向量集（密集型数据集和稀疏型数据集概念、构成）（图文详解）

不多说,直接上干货! Local vector : 本地向量集由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense) (1).密集型数据集例如一个向量数据(9,5,2,7),可以设定为(9,5,2,7)进行存储,数据集被作为一个集合的形式整体存储. (2).稀疏型数据集例如一个向量数据(9,5,2,7),可以按向量的大小存储为(4,Array(0,1,2,3),Array(9,5,2,7)) testVector.scala package zhouls.bigdata.…

Spark Mllib里如何采用保序回归做回归分析（图文详解）

不多说,直接上干货! 相比于决策树,保序回归的应用范围没有决策树算法那么广泛. 特别在数据处理较为庞大的时候,采用保序回归做回归分析,可以极大地节省资源,从而提高计算效率. 保序回归的思想,是对数据进行均值排序,从数据集的第一个数开始,如果下一个数出现乱序,即与设定的顺序不符,则从乱序的数据开始逐个开始求得平均值,直到求得的平均值与下一个数据比较不成为乱序为止. 例如一个数据集: {,,2,,} 要求其按照保序回归由小到大进行排列. 首先观察第一个数是1,可以不做变动继续存放.第二个是2,仍然不…