http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

Mahout LDA 聚类 一.LDA简介   (一)主题模型 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题就是一个桶,里面装了出现概率较高的单词,这些单词与这个主题有很强的相关性. 怎样才能生成主题?对文章的主题应该怎么分析?这是主题模型要解决的问题. 首先,可以用生成模型来看文档和主题这两件事.所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过"以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语"这样一个过程

接下来就要说下无监督机器学习方法,所谓无监督机器学习前面也说过,就是没有标签的情况,对样本数据进行聚类分析.关联性分析等.主要包括K均值聚类(K-means clustering)和关联分析,这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂,学术的东西本身就一直在更新着.比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类(Hierarchical Clustering),也可以进入概率分布的空间进行聚类,就像前段时间很火的LDA聚类,虽然最近深度玻尔兹曼机(DBM)打败了它,但它也是自然语言处理领域(NLP:Nat

最近从hadoop转向Spark了,学了一段时间了,准备写个专题,主要写pySpark的应用,主要计划是: 主题 内容概要 聚类(5.6) 1.几种常用的聚类算法:2.pyspark中聚类算法的应用(2-3个实例) 分类&回归 1.几种常用的分类和回归算法:2.pyspark中分类和回归算法的应用(各一例) 推荐 1.推荐常用算法:2.实例:音乐推荐和电商推荐 文本挖掘 1.潜在语义分析:2.垃圾文本过滤:3.文本分类 征信评估 1.金融风险评估 深度学习 1.常用的深度学习模型2.实例:神经网

初识机器学习算法有哪些? 机器学习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容,凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多或少的会用到机器学习的算法. 机器学习有很多算法,不过大的方面可分为两类:一个是学习的方式,一个是算法的类似性. 学习方式: 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法

一.Mahout简介 查了Mahout的中文意思——驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了... 附logo: (就是他,骑在象头上的那个Mahout) 步入正文啦:        Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包括:被称为Taste的分布式协同过滤的实现.分类.聚类等.Mahout最大的优点就是基于hadoop实现,把很多以前运行于单机上的算法,转化为了MapReduce模式,这样大大提升

原博文出自于:http://www.ha97.com/5803.html    感谢! PS:机器学习这两年特别火,ATB使劲开百万到几百万年薪招美国牛校的机器学习方向博士,作为一个技术控,也得折腾下,就这样来初步折腾下Mahout这个机器学习的主流开源框架. 一.Mahout简介 查了Mahout的中文意思:驭象的人,再看看Mahout的logo,骑在象头上的那个Mahout.机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技术来允许计算机根据之前的经验改善其输出.此领域与数据挖掘密切相关,并且经

Mahout 包括协同过滤,基于User和Item的推荐:kmeans.Fuzzy-kmeans .Mean shift .Dirichlet process .LDA聚类:奇异值分解:并行频繁项集挖掘:补充的贝叶斯分类.随机森林决策树分类. 一.分类算法 (一)Logistic 回归(SGD) (二)Bayesian (三)SVM (四)Perceptron 和Winnow (五)神经网络 (六)随机森林 (七)受限玻尔兹曼机 (八)Boosting (九)HMM (十)Online Pass

机器学习术语 归纳总结机器学习相关的基本术语,以一批西瓜的数据为例,例如:(色泽=青绿:根蒂=蜷缩:敲声=浊响),(色泽=乌黑:根蒂=稍蜷:敲声=沉闷),(色泽=浅白:根蒂=硬挺:敲声=清脆)... 示例(instance)/样本(sample):对于某个事件或对象的描述(上例中的一个西瓜) 数据集(data set):一组记录的合集 属性(attribute)/特征feature):反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,如:色泽.根蒂.敲声 属性值(attribute value):属性上

在Mahout实现的机器学习算法见下表 算法类 算法名 中文名 分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron 感知器算法 Neural Network 神经网络 Random Forests 随机森林 Restricted Boltzmann Machines 有限波尔兹曼机 聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类 K-means Clustering K均值算法 Fuzzy K-means

Mahout源码目录说明 mahout项目是由多个子项目组成的,各子项目分别位于源码的不同目录下,下面对mahout的组成进行介绍: 1.mahout-core:核心程序模块,位于/core目录下: 2.mahout-math:在核心程序中使用的一些数据通用计算模块,位于/math目录下: 3.mahout-utils:在核心程序中使用的一些通用的工具性模块,位于/utils目录下: 上述三个部分是程序的主题,存储所有mahout项目的源码. 另外,mahout提供了样例程序,分别在taste-

一.Mahout简单介绍 查了Mahout的中文意思--驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了... 附logo: (就是他,骑在象头上的那个Mahout) 步入正文啦:        Mahout 是一个非常强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包含:被称为Taste的分布式协同过滤的实现.分类.聚类等.Mahout最大的长处就是基于hadoop实现,把非常多曾经执行于单机上的算法,转化为了MapReduce模式,这样

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类 其中 常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等 常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等 下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行 练习数据下载地址: 点击打开链接 上面的

3.11简介 Mahout:是一个Apache的一个开源的机器学习库,主要实现了三大类算法Recommender (collaborative filtering).Clustering.classification.可扩展,用Java实现,用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题. Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛:为算法工程师提供了基础算法库:为Hadoop开发人员提供了数据建模的标准. ——张丹(Conan)  http://blog.fens.me/

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类 其中 常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等 常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等 下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行 练习数据下载地址: 点击打开链接 上面的

在Mahout实现的机器学习算法见下表 算法类 算法名 中文名 分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron 感知器算法 Neural Network 神经网络 Random Forests 随机森林 Restricted Boltzmann Machines 有限波尔兹曼机 聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类 K-means Clustering K均值算法 Fuzzy K-means

mahout算法库 分为三大块 1.聚类算法 2.协同过滤算法(一般用于推荐) 协同过滤算法也可以称为推荐算法!!! 3.分类算法 算法类 算法名 中文名 分类算法               Logistic Regression  逻辑回归                       Bayesian  贝叶斯              Support Vector Machines  支持向量机               Perceptron and Winnow  感知器算法    

不多说,直接上干货! 首先,别在windows下搭建什么,安装什么Cygwin啊!直接在linux,对于企业里推荐用CentOS6.5,在学校里用Ubuntu. Mahout安装所需软件清单: 软件 版本 说明 操作系统 CentOS6.5 64位 JDK jdk1.7.0_79 Hadoop 2.6.0 Mahout mahout-distribution-0.8 为什么采用这个版本,而不是0.9及其以后的版本,是因为差别有点大,比如fpg关联规则算法.以及网上参考资料少 说在前面的话, 关于

  机器学习 101 Mahout 简介 建立一个推荐引擎 使用 Mahout 实现集群 使用 Mahout 实现内容分类 结束语 下载资源 相关主题   在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着 机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见 参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技

转自:http://www.datalab.sinaapp.com/?p=237 最近看了LDA以及文本聚类的一些方法,写在这里算是读书笔记.文章最后进行了一个小实验,通过爬取本人在微博上关注的人的微博,利用微博的内容,尝试将我关注的人按主题进行进行聚类. 文本聚类就是把一个文本集分成一定数量的簇(Cluster),使每个簇内的文本之间具有较大的相似性,而使簇间的文本具有较大的差异性.传统的文 本聚类方法一般基于向量空间模型(vector space model): 在对文本集中的每个文本进行预