spark MLlib 概念 3： 卡方分布

数学定义[编辑]

若k个随机变量、……、是相互独立，符合标准正态分布的随机变量（数学期望为0、方差为1），则随机变量Z的平方和

被称为服从自由度为 k 的卡方分布，记作

Definition[edit]

If Z1, ..., Zk are independent, standard normal random variables, then the sum of their squares,

is distributed according to the chi-squared distribution with k degrees of freedom. This is usually denoted as

The chi-squared distribution has one parameter: k — a positive integer that specifies the number of degrees of freedom (i.e. the number of Zi’s)

来源： <http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_distribution>

（应用原理没搞懂）

来自为知笔记(Wiz)

时间： 2024-10-10 01:09:30

spark MLlib 概念 3： 卡方分布的相关文章

spark MLlib 概念 6：ALS（Alternating Least Squares） or (ALS-WR)

Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize http://www.hpl.hp.com/personal/Robert_Schreiber/papers/2008%20AAIM%20Netflix/netflix_aaim08(submitted).pdf MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS http://www2.research

spark MLlib 概念 4： 协同过滤（CF）

1. 定义 协同过滤(Collaborative Filtering)有狭义和广义两种意义: 广义协同过滤:对来源不同的数据,根据他们的共同点做过滤处理. Collaborative filtering (CF) is a technique used by some recommender systems.[1] Collaborative filtering has two senses, a narrow one and a more general one.[2] In general,

spark MLlib 概念 5： 余弦相似度（Cosine similarity）

概述: 余弦相似度 是对两个向量相似度的描述,表现为两个向量的夹角的余弦值.当方向相同时(调度为0),余弦值为1,标识强相关:当相互垂直时(在线性代数里,两个维度垂直意味着他们相互独立),余弦值为0,标识他们无关. Cosine similarity is a measure of similarity between two vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle between them.

spark MLlib 概念 2：Stratified sampling 层次抽样

定义: In statistical surveys, when subpopulations within an overall population vary, it is advantageous to sample each subpopulation (stratum) independently.Stratification is the process of dividing members of the population into homogeneous subgroups

【Spark深入学习-11】Spark基本概念和运行模式

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介

[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 1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said

spark.mllib源码阅读-分类算法4-DecisionTree

本篇博文主要围绕Spark上的决策树来讲解,我将分为2部分来阐述这一块的知识.第一部分会介绍一些决策树的基本概念.Spark下决策树的表示与存储.结点分类信息的存储.结点的特征选择与分类:第二部分通过一个Spark自带的示例来看看Spark的决策树的训练算法.另外,将本篇与上一篇博文"spark.mllib源码阅读bagging方法"的bagging子样本集抽样方法结合,也就理解了Spark下的决策森林树的实现过程. 第一部分: 决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形

《Spark MLlib机器学习实践》内容简介、目录

http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚类.

Spark MLlib FPGrowth算法

1.1 FPGrowth算法 1.1.1 基本概念 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析.关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,找出顾客购买行为模式,如购买了某一商品对购买其他商品的影响,分析结果可以应用于商品货架布局.货存安排以及根据购买模式对用户进行分类. 关联规则的相关术语如下: (1)项与项集 这是一个集合的概念,在一篮子商品中的一件消费品即为一项(Item),则若干项的集合为项集,如{啤酒,尿布}构成一个二元项集. (2)关联规则 一般记为的形式,X为先决条件,