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Spark机器学习 1 在线学习 模型随着接收的新消息,不断更新自己:而不是像离线训练一次次重新训练. 2 Spark Streaming 离散化流(DStream) 输入源:Akka actors.消息队列.Flume.Kafka.-- http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 类群(lineage):应用到RDD上的转换算子和执行算子的集合 3 MLib+Streaming应用 3.0 build

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根

Spark机器学习 Day1 机器学习概述 今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据 在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一

Spark机器学习库现支持两种接口的API:RDD-based和DataFrame-based,Spark官方网站上说,RDD-based APIs在2.0后进入维护模式,主要的机器学习API是spark-ml包中的DataFrame-based API,并将在3.0后完全移除RDD-based API. 在学习了两周Spark MLlib后,准备转向DataFrame-based接口.由于现有的文档资料均是RDD-based接口,于是便去看了看Spark MLlib的源码.DataFrame-

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,

2019-1-18 Spark 机器学习 机器学习 模MLib板 预测 //有视频 后续会补充 1547822490122.jpg 1547822525716.jpg 1547822330358.jpg 1547822508907.jpg // 加空行 图片才会居中显示 否则 靠左显示 --by 凡正(Iamfbz)

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机

轻量级JAVA+EE企业应用实战(第4版)pdf电子书和源码的免费下载链接: pdf链接:https://pan.baidu.com/s/1dYIWtsv2haL4v7vx3w-8WQ 无提取密码源码链接:https://pan.baidu.com/s/1GkE1TOSZWqVLvwUnU_BeEg 无提取密码 PS:第五版的源码.课件和视频的百度网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1N3iGj78NCwWfSskzMN_fXg

Spark机器学习 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing) 提取特征 建模 机器学习 TF-IDF(词频 term frequency–逆向文件频率 inverse document frequency) 短语加权:根据词频,为单词赋予权值 特征哈希:使用哈希方程对特征赋予向量下标 0 运行环境 tar xfvz 20news-bydate.tar.gz export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1

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

K-均值(K-mean)聚类 目的:最小化所有类簇中的方差之和 类簇内方差和(WCSS,within cluster sum of squared errors) fuzzy K-means 层次聚类(hierarchical culstering) 凝聚聚类(agglomerative clustering) 分列式聚类(divisive clustering) 0 运行环境 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --packages or

分类模型的预测目标是:类别编号 回归模型的预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 决策树 不纯度度量方法:方差 0 准备数据 archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing-Dataset.z

Spark机器学习 准备环境 jblashttps://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOS org.jblas:jblas:1.2.4-SNAPSHOT git clone https://github.com/mikiobraun/jblas.git cd jblas mvn install 运行环境 cd /Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-cdh4 bin/spark-shell --name my_mli

线性模型 逻辑回归--逻辑损失(logistic loss) 线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)--合页损失(hinge loss) 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 决策树 0 准备数据 kaggle2.blob.core.windows.net/competitions-data/kaggle/3526/train.tsv sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv 0 运行环境 cd /Users/erichan/G

准备环境 anaconda nano ~/.zshrc export PATH=$PATH:/anaconda/bin source ~/.zshrc echo $HOME echo $PATH ipython conda update conda && conda update ipython ipython-notebook ipython-qtconsole conda install scipy PYTHONPATH export SPARK_HOME=/Users/erichan

<HTML5与CSS3基础教程(第8版)>自第1版至今,一直是讲解HTML和CSS入门知识的经典畅销书,全面系统地阐述HTML5和CSS3基础知识以及实际运用技术,通过大量实例深入浅出地分析了网页制作的方方面面.最新第8版不仅介绍了文本.图像.链接.列表.表格.表单等网页元素,还介绍了如何为网页设计布局.添加动态效果等,另外还涉及调试和发布.<HTML5与CSS3基础教程(第8版)>提供了一个强大的配套网站,上面列出了书中的完整代码示例以及更多优秀实例及进阶参考资料,以供读者参考学

Programming Python 作为一款经典系列书籍 非常的耐看 建议有志于学习python的童鞋好好看看 网上 Programming Python第四版的 pdf 下载非常容易 也就是最新的版本 不过 它主要是针对python 3.X的版本 虽然学起来也不错 不过针对初学者来说的话 还是有点吃力:吃力在于 作为初学者 网站关于2.7版本的资料比较多 3.X的版本别人写的一些案例还是不多 所以 为了更好的学习别人的案例 建议还是看2.7的版本.Programming Python第四版

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第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习.机器学习在当前有哪些典型应用.机器学习的核心思想.常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题. 1-1 导学 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势. 2-1 MLlib概述 2-2 MLlib的数据结构 2-3 M

Verilog数字系统设计教程(第2版).pdf https://github.com/shigh1005/pdf_book <Linux设备驱动开发详解:基于最新的Linux 4.0内核.pdf> <Linux设备驱动开发详解(基于最新4.0内核)>前言 LinuxDev 2015-04-28     阅读数:1056 Linux从未停歇脚步.Linus Torvalds,世界上最伟大的程序员之一,Linux内核的创始人,Git的缔造者,仍然在没日没夜的合并补丁,升级内核.做技术