线性回归和逻辑回归的实现大体一致,将其抽象出一个抽象类Regression,包含整体流程,其中有三个抽象函数,将在线性回归和逻辑回归中重写. 将样本设为Sample类,其中采用数组作为特征的存储形式. 1. 样本类Sample public class Sample { double[] features; int feaNum; // the number of sample's features double value; // value of sample in regression i

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

机器学习是python语言的长处,而Java在web开发方面更具有优势,如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢?在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法: 1.在Java语言中,通过python的解释器执行python代码,简单来说就是在java中通过python解释器对象,传入写好的python代码,进行执行,这样的方式运行的效率非常低,而且存在很多python包无法使用的情况,只适合做简单的python代码的运行,并不推荐使用. 2.通过PMML

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,

2016-05-02开始决定好好记录一切有关<数据科学家>的学习过程.记录学习笔记. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 第一部分:14年跟百度T7师兄学了一段时间的机器学习基础知识.Java实现基础算法.复习一遍基础知识. --------------------------------------------------------

数据有两个方向,一个是偏计算机的,另一个是偏经济的.你学过Java,所以你可以偏将计算机基础1. 读书<Introduction to Data Mining>,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人.另外可以用这本书做参考<Data Mining : Concepts and Techniques>.第二本比较厚,也多了一些数据仓库方面的知识.如果对算法比较喜欢,可以再阅读<Introduction to Machine Learning>.当然,还有&

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

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

Logistic Regression和Linear Regression实现起来几乎是一样的,有疑问的同学可以看一看Andrew N.g在coursera上的machine learning课程. 我下面会给出相应的代码(代码写的其实很糟糕),只是一个简单的实现,效率不高,收敛速度比较慢,对于下面这样一个简单的数据: 0.0 00.1 00.7 11.0 01.1 01.3 01.4 11.7 12.1 12.2 1 都需要很多很多次迭代,而在weka中几乎是瞬间就训练好了(http://ww

作业解析 阐述BufferedReader和BufferedWriter的工作原理, 是否缓冲区读写器的性能恒大于非缓冲区读写器的性能,为什么,请举例说明? 答: BufferedReader对Reader类进行了装饰,即在成员变量中声明一个Reader成员变量,在构造时将该成员变量进行初始化,BufferedReader在读取文件时,将读取到的数据存储在字符数组中,下一次读取时,从字符数组中取出对应的数据,避免对物理文件的频繁访问:BufferedWriter对Writer类进行了装饰,在写入

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS

参数设置 α: 梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α :  http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用,给出Python版的函数计算过程. # 梯度上升算法-计算回归系数 # 每个回归系数初始化为1 # 重复R次: # 计算整个数据集的梯度 # 使用α*梯度更新回归系数的向量 # 返回回归系数 def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=

连接池的实现方式是首先使用JNDI(JavaTM Naming and Directory Interface) 将数据源对象注册为一个命名服务,然后使用JNDI提供的服务接口,按照名称检索对应的数据源. 查找数据源的方法:1.创建一个命名服务环境(Context).2.利用该环境对象的lookup方法按名查询,得到相应数据源对象.3.调用数据源对象的getConnection方法获取与数据库的连接. 第一步:Tomcat 安装目录下的conf的context.xml 的<Context>&l

在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归.在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的.但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的. 还记得之前说的吗,线性回归其实就是求出一条拟合空间中所有点的线.逻辑回归的本质其实也和线性回归一样,但它加了一个步骤,逻辑回归使用sigmoid函数转换线性回归的输出以返回概率值,然后可以将概率值映射到两个或更多个离散类. 如果给出学生的成绩,比较线性回归和逻辑回归的不同如下: 线性回归可以帮助我们以0-100的等级预测学生的测试分数.线性回归预

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

摘要   接触ElasticSearch已经有一段了.在这期间,遇到很多问题,但在最后自己的不断探索下解决了这些问题.看到网上或多或少的都有一些介绍ElasticSearch相关知识的文档,但个人觉得都不是很全面.因此就有了写ElasticSearch开发教程的想法,将学习到的技术经验分享出来,帮助更多需要的朋友,也希望借此认识同行的朋友,共同交流,共同进步! 系列文章的总括 下面将对即将推出的ElasticSearch开发系列连载教程做简单的说明.教程主要是面向有一定Java编程基础的朋友,不

比尔盖茨公认的IT界领军人物,打造了辉煌一时的PC时代. 2008年,史蒂夫鲍尔默接替了盖茨的工作,成为微软公司的总裁. 2013年他与微软做了最后的道别. 2013年以后,我才真正看到了微软的变化.尤其是它的"云优先,移动优先"的战略,这才是符合新时代潮流的大势. 今天,既然我们重点是来讨论Java与.NET领域的,那关于微软的是是非非且放置脑后.我说.NET看起来更新很快,目前只是在弥补曾经犯下的错. 那.NET之前究竟错在哪里..NET既然是微软实现跨平台与Java竞争的利器,那

背景,服务器上的一个JAVA服务进程突然挂掉,查看产生了崩溃日志,如下: # Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize= # This output file may be truncated or incomplete. # # Out of Memory Error (os_linux.cpp:2673), pid=28610, tid=139813184919296  日志分析原因很简单,服务器的内存不够用,导致进程崩溃 JA

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

有一种场景, 手机内存卡空间被用光了,但又不知道哪个文件占用了太大,一个个文件夹去找又太麻烦,所以我开发了个小程序把手机所有文件(包括路径下所有层次子文件夹下的文件)进行一个排序,这样你就可以找出哪个文件占用了内存太大了. 使用例子如下,用JAVA 运行Sort 1, 输入你要排序的文件路径 , 如 例子是对H:\下的文件和它所有子文件夹下的文件进行排序 2, 输入需要进行排序显示的最新大小,如 例子是对10M 大小 以上的文件进行排序 3,从大到小排序后按 文件路径\文件名-------大小