1:Spark ML与Spark MLLIB区别? Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库,现在已经逐渐不再被Spark团队支持,逐渐转向Spark ML库,Spark ML是面向DataFrame编程的. 2:Spark ML与Spark MLLIB中矩阵.向量定义区别? 这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的,就是为了以后维护Spark ML方便. 3:Spark ML中稀疏向量与稠密向量区别? 稠密向量存储:底层存储使用完成的Double Array存储. 稀

MLlib 支持存放在单机上的本地向量和矩阵,也支持通过多个RDD实现的分布式矩阵.因此MLlib的数据类型主要分为两大类:一个是本地单机向量:另一个是分布式矩阵.下面分别介绍一下这两大类都有哪些类型: 1.Local vector(本地向量) (1)Vector 最基本的类型是Vector,该类型索引是从0开始的整型类型,值类型是double类型.并提供了两个实现:DenseVector and SparseVector.但是一把情况下都是推荐使用工厂方法来创建Vector.如下所示: imp

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法.MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合. 操作步骤: 1.用字符串RDD来表示信息. 2.运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征.给操作会返回一个向量RDD. 3.对向量RDD调用分类算法,返回一个模型对象,可以使用该对象对新的数据点进行分类. 4.使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型. 机器学习基础: 机器学习算法尝试根据 训练数据 使得表示算法行为的数学目标最大化,并

    MLlib支持几种数据类型:本地向量(local vectors),和存储在一个简单机器中的矩阵(matrices),以及由一个或多个RDDs组成的分布式矩阵. 1,本地向量(Local Vector)     一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型值组成,存储在一个单机节点上.MLlib支持两种类型的本地向量:密集的和稀疏的.密集向量用一个double数组来存储值.而一个稀疏向量由两个并列的数组,下表和值组成.例如,一个向量(1.0, 0.0, 3.0)可以由密集的数组[1

package ML.DataType; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.*; import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.*; import or

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

Spark MLlib里面提供了几种基本的数据类型,虽然大部分在调包的时候用不到,但是在自己写算法的时候,还是很需要了解的.MLlib支持单机版本的local vectors向量和martix矩阵,也支持集群版本的matrix矩阵.他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze. 更多内容参考我的大数据学习之路 Local Vector local vector是一种索引是0开始的整数.内容为double类型,存储在单机上的向量.MLlib支持两种矩阵,dense密集型和sparse稀疏型.

不多说,直接上干货! Labeled point: 向量标签 向量标签用于对Spark Mllib中机器学习算法的不同值做标记. 例如分类问题中,可以将不同的数据集分成若干份,以整数0.1.2,....进行标记,即我们程序开发者可以根据自己业务需要对数据进行标记. 向量标签和向量是一起的,简单来说,可以理解为一个向量对应的一个特殊值,这个值的具体内容可以由用户指定,比如你开发了一个算法A,这个算法对每个向量处理之后会得出一个特殊的标记值p,你就可以把p作为向量标签.同样的,更为直观的话,你可以把

不多说,直接上干货! Local  vector : 本地向量集 由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense) (1).密集型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以设定为(9,5,2,7)进行存储,数据集被作为一个集合的形式整体存储. (2).稀疏型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以按向量的大小存储为(4,Array(0,1,2,3),Array(9,5,2,7))  testVector.scala package zhouls.bigdata.

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分,形成新的特征向量,比如,原来的特征向量长度为10,我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量,使用VectorSlicer可以快速实现. 理论,见 机器学习概念之特征选择(Feature selection)之VectorSlicer算法介绍 完整代码 VectorSlicer .

一.相关性分析 1.简介 计算两个系列数据之间的相关性是统计中的常见操作.在spark.ml中提供了很多算法用来计算两两的相关性.目前支持的相关性算法是Pearson和Spearman.Correlation使用指定的方法计算输入数据集的相关矩阵.输出是一个DataFrame,其中包含向量列的相关矩阵. 2.代码实现 package ml import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.linalg.{Matr

val path = "/usr/data/lfw-a/*" val rdd = sc.wholeTextFiles(path) val first = rdd.first println(first) val files = rdd.map { case (fileName, content) => fileName.replace("file:", "") } println(files.first)println(files.coun

Spark MLlib提供了一些基本的统计学的算法,下面主要说明一下: 1.Summary statistics 对于RDD[Vector]类型,Spark MLlib提供了colStats的统计方法,该方法返回一个MultivariateStatisticalSummary的实例.他封装了列的最大值,最小值,均值.方差.总数.如下所示: val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster(&quo

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:

话不多说.直接上代码咯.欢迎交流. /** * Created by whuscalaman on 1/7/16. */import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGDimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.regression.L

Mllib SVM实例 1.数据 数据格式为:标签, 特征1 特征2 特征3…… 0 128:51 129:159 130:253 131:159 132:50 155:48 156:238 157:252 158:252 159:252 160:237 182:54 183:227 184:253 185:252 186:239 187:233 188:252 189:57 190:6 208:10 209:60 210:224 211:252 212:253 213:252 214:202

package iie.udps.example.spark.mllib; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function;

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect

1. 概述 1.1 功能 MLlib是Spark的机器学习(machine learing)库,其目标是使得机器学习的使用更加方便和简单,其具有如下功能: ML算法:常用的学习算法,包括分类.回归.聚类和过滤: 特征:特征萃取.转换.降维和选取: Pipelines:其是一个工具,目标是用于构建.测量和调节: 使用工具:包括线性代数.统计学习和数据操作等等. 1.2 API架包 MLlib有两个API架包: 1) Spark.mllib:基于RDD的API包,在spark 2.0时已经进入维护模