Spark安装目录 /Users/erichan/Garden/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6 基本测试 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi MASTER=local[20] ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark…

梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python) http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53426350 梯度迭代树 算法简介: 梯度提升树是一种决策树的集成算法.它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数.决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征.易扩展到多分类问题.不需特征缩放等性质.Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现. 梯度提升树依次迭代训练一系列的…

https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53390949…

Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distributed matrix,RowMatrix,IndexedRowMatrix,CoordinateMatrix,BlockMatrix. 前言:MLlib支持本地向量和存储在单机上的矩阵,当然也支持被存储为RDD的分布式矩阵.一个有监督的机器学习的例子在MLlib里面叫做标签点. 1. 本地向量 一…

PCA(主成分分析法,Principal Components Analysis) SVD(奇异值分解法,Singular Value Decomposition) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-a.tgz 0 运行环境 export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --pack…

Title: 编程入门 GitHub: BenCoper Reference: 尚硅谷-2019 Study: 文字版+视频+实战(第一个自学的网站) Explain: 文末附带Java学习视频以及项目实战 1.简介 计算机包括硬件(hardware)和软件(software)两部分.硬件包括计算机中可以 看得见的物理部分.而软件提供看不见的指令.这些指令控制硬件并且使得 硬件完成特定的任务. 程序设计 定义:创建(或开发)软件.软件包含了指令,告诉计算机做什么. 应用场景:软件遍布我们周围.除…

问题 1014: [编程入门]阶乘求和 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 27629 解决: 5450 题目描述 求Sn=1!+2!+3!+4!+5!+…+n!之值,其中n是一个数字(n不超过20). 输入 n 输出 Sn的值 样例输入 5 样例输出 153 # 10014:阶乘求和 # Sn = 1! + 2! + 3! +...+n! def factorial_cal(n): ''' cal n! ''' sum_t = 1 while n>1: sum_t = sum…

Using MLLib in ScalaFollowing code snippets can be executed in spark-shell. Binary ClassificationThe following code snippet illustrates how to load a sample dataset, execute a training algorithm on this training data using a static method in the algo…

朴素贝叶斯 算法介绍: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这…

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