不多说,直接上干货! 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18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

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…

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) 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   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18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度…

不多说,直接上干货! 决策树二元分类的分类数目numClasses控制 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 决策树多元分类的分类数目numClasses控制 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数据集…

不多说,直接上干货! 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16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集…

不多说,直接上干货! 具体详情见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第11章 电影推荐引擎…

不多说,直接上干货! NaiveBayes数值特征字段一定要大于0,所以加入下述命令将负数转换为0. 朴素贝叶斯分类算法在进行数据标准化时,参数withMean必须设置为false. 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16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集…

不多说,直接上干货! 首先,要明白为什么有时候,数值特征字段需要进行标准化? 答:因为,当我们若用回归分析算法时,必须将数值特征字段进行标准化,这是因为数值特征字段单位不同,数字差异很大,所以无法彼此比较,这时,就需要使用标准化,使得数值特征字段具有共同的标准.  加入数据标准化   withMean = false 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14章 使用逻辑回归二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集…

不多说,直接上干货! 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数据集…