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…

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…

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.…

1.  MLlib Apache Spark's scalable machine learning library, with APIs in Java, Scala and Python. 2.   数据类型 本地向量,标注点,本地矩阵,分布式矩阵 3. 本地向量 Local Vector 稠密向量 dense        一个double数组,例如 (1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0) 稀疏向量 sparse       两个并行的数组(indices和values),例如…

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  …

不多说,直接上干货! Labeled point: 向量标签 向量标签用于对Spark Mllib中机器学习算法的不同值做标记. 例如分类问题中,可以将不同的数据集分成若干份,以整数0.1.2,....进行标记,即我们程序开发者可以根据自己业务需要对数据进行标记. 向量标签和向量是一起的,简单来说,可以理解为一个向量对应的一个特殊值,这个值的具体内容可以由用户指定,比如你开发了一个算法A,这个算法对每个向量处理之后会得出一个特殊的标记值p,你就可以把p作为向量标签.同样的,更为直观的话,你可以把…

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…

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…

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…

在看完下面的细节之后,就会发现,spark的开发,只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可.  当run运行程序时,很快就可以运行结束. 为了可以看4040界面,需要将程序加上暂定程序,然后再去4040上看程序的执行. 新建的两种方式,第一种是当时老师教的,现在感觉有些土,但是毕竟是以前写的,不再删除,就自己在后面添加了第二种新建方式. 一:通过maven命令行命令创建一个最初步的scala开发环境 1.打开cmd 通过maven命令创建一个最初步的scala开发环境. mvn arc…