主要参考了一些博客以及自己使用经验.收集来觉得比较有用的. LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性  条件属性a  条件属性b  ... 2    1:7   2:5    ... 1    1:4   2:2    ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘

构建Maven项目,托管jar包 数据格式 //0.fp_nid,1.nsr_id,2.gf_id,2.hydm,3.djzclx_dm,4.kydjrq,5.xgrq,6.je,7.se,8.jshj,9.kpyf,10.kprq,11.zfbz,12.date_key,13.hwmc,14.ggxh,15.dw,16.sl,17.dj,18.je je1,19.se1,20.spbm,21.label (fpid_10000201 115717 (2239 173 2011-07-12 00

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">  <modelVersio

http://www.hankcs.com/ml/libsvm-usage.html libsvm使用说明 码农场 > 机器学习 2016-02-18 阅读(345) 评论(0)  目录   libsvm简介 libsvm编译安装 数据集 获取数据集 数据集格式 svm_scale用法 未标准化的例子 标准化方法 svm_scale参数 svm_toy用法 svm_train用法 参数 调参 用法 可视化 svm_predict用法 Reference 本文记录了libsvm的使用方法.参数说明

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.

对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   

@Hcy(黄灿奕) 文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的

使用libSvm实现文本分类的基本过程,此文参考 使用libsvm实现文本分类 对前期数据准备及后续的分类测试进行了验证,同时对文中作者的分词组件修改成hanLP分词,对数字进行过滤,仅保留长度大于1的词进行处理. 转上文作者写的分类流程: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):最终的目标是使得最终选出的特征向量在多个类别之间具有一定的类别区分度,可以使用相关

文章由来:公司有个实习同学需要做毕业设计,不会搭建环境,我就代劳了,顺便分享给刚入门的小伙伴,我是自学的JAVA,所以我懂的.... (大图直接观看显示很模糊,请在图片上点击右键然后在新窗口打开看) 先看下项目的整体层次结构及说明,本次是用的web3.0,所以需要tomcat8及以上才能运行 再看下用到了哪些jar包,jar包可以说是最精简的了,采用的maven管理 测试:请求地址时,会增加一条数据到数据库,然后读出所有数据,仅供演示,就没再分开了. 我提供了两种方式,一种是返回结果并展示到js

Maven中建立的依赖管理方式基本已成为Java语言依赖管理的事实标准,Maven的替代者Gradle也基本沿用了Maven的依赖管理机制.在Maven依赖管理中,唯一标识一个依赖项是由该依赖项的三个属性构成的,分别是groupId.artifactId以及version.这三个属性可以唯一确定一个组件(Jar包或者War包). 其实在Nexus仓库中,一个仓库一般分为public(Release)仓和SNAPSHOT仓,前者存放正式版本,后者存放快照版本.如果在项目配置文件中(无论是build

Maven+springboot+阿里大于短信验证服务 纠结点:Maven库没有sdk,需要解决 Maven打包找不到相关类,需要解决 ps:最近好久没有写点东西了,项目太紧,今天来一篇 一.本文简介 在工作当中的项目中,我遇到过这种情况,公司架构选型SpringBoot ,这是个基于Maven构建的项目, 需要集成阿里大鱼短信系统,然后暴露REST风格的API接口出去.本文重点讲解. 二.开发准备 阿里大于,是阿里的通讯产品之一,提供短信验证码服务. 1.需要注册阿里大鱼账户.充值.设置,这一

我们团队用maven来管理项目需要的库文件,其实以前都没听过maven,第一次接触这个,师兄要我直接去装下这个,开始以为还挺简单的,没想到中间遇到了一些小麻烦,现在把我成功安装maven的过程分享下,希望后来者能少走弯路. 首先是下载maven,这个简单,直接在maven的官网上下就可以了,官方网站的地址:http://maven.apache.org/download.cgi,我下的是最新版3.2.2.下载后将压缩文件解压到某个路径中,然后将目录名字改为maven,maven目录下的文件如下图

MAVEN安装成功之后就可以进行项目的构建和管理了: 为什么要用maven进行项目的构建和管理? 对于初学者来说一个最直接的也是最容易里的优点在于JAR包的管理,相对于以前开发一个项目的时候我们需要用到很多框架,需要导入很多的JAR包,比如说   Spring的jar包以及和spring依赖的JAR包,手动导入很麻烦,很容易出错.最容易出现的问题就是版本不一致的问题,相互依赖的JAR出现了版本不对应,或者说出   现JAR包导入不全的情况.而用maven来构建一个项目的时候我们只需要配置好文件,

在maven的安装目录下 %MAVEN_HOME%/conf/setting.xml 中进行设置 <proxies>    <!-- proxy     | Specification for one proxy, to be used in connecting to the network.     |    <proxy>      <id>optional</id>      <active>true</active> 

spring pom.xml设置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.

http://search.maven.org/#search%7Cga%7C1%7C

maven中的仓库分为两种,snapshot快照仓库和release发布仓库.snapshot快照仓库用于保存开发过程中的不稳定版本,release正式仓库则是用来保存稳定的发行版本.定义一个组件/模块为快照版本,只需要在pom文件中在该模块的版本号后加上-SNAPSHOT即可(注意这里必须是大写)

现互联网公司后端架构常用到Spring+SpringMVC+MyBatis,通过Maven来构建.通过学习,我已经掌握了基本的搭建过程,写下基础文章为而后的深入学习奠定基础. 首先说一下这篇文章的主要内容分为: 1.Maven多模块项目的创建: 2.Maven与SpringMVC的整合: 3.Dubbo的环境配置及与整合: 4.新手在整合过程易犯的错误. 通过一个简单的demo来说明,大家多多指教,分享经验! 一.Maven多模块项目的创建 我们需要建立一个多模块的maven项目,其目录结构为

前言 今天复习一下SpringMVC+Hibernate的搭建,本来想着将Spring-Security权限控制框架也映入其中的,但是发现内容太多了,Spring-Security的就留在下一篇吧,这篇主要搭建SpringMVC4.1.4和Hibernate4.3.8,之前也打了好多SpringMVC的,这部分已经非常的熟悉了,毕竟业开发过一年多SpringMVC的,这次持久层采用Hibernate,数据源采用c3p0,数据库暂采用MySQL,主要是想复习一下Hibernate.搭建Spring

1.打包成bat 打包命令:mvn clean package appassembler:assemble <plugin> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>appassembler-maven-plugin</artifactId> <version>1.2.1</version> <configuration> <!-- 生成linux