【Todo】Spark学习 & 机器学习（实战部分）

继续Spark学习,开始的文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6106603.html 参考了这个系列的文章: http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.html <倾情大奉送--Spark入门实战系列>实验数据下载在上面那篇开始的文章有说明. 先看了上手实验的一部分,因为之前Spark已经安装好了,见 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6014158.html 上手

3.1 决策树的构造 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法 5.测试算法 6.使用算法 3.1.1 信息增益 创建数据集 def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, '

knn算法: 1.优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 2.缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 3.适用数据范围:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法:不适用 5.测试算法:计算正确率 6.使用算法:需要输入样本和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理. 2.1.1 导入数据 operator是排序时要用的 from numpy import * import operato

深入浅出Spark机器学习实战(用户行为分析) 课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/144 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 一.课程目标  熟练掌握SparkSQL的各种操作,深入了解Spark内部实现原理  深入了解SparkML机器学习各种算法模型的构建和运行  熟练Spark的API并能灵活运用  能掌握Spark在工作当中的运用 二.适合人群  适合给,有java,scala基础,想往大数据spark机器

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0 相关源码 将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用.文本情感分类这个项目会将分类算法.文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解. 1 项目总体概况 2 数据集概述 数据集 3 数据预处理 4 文本特征提取 官方文档介绍提取,转换和选择特征本节介绍了使用特征的算法,大致分为以下几组: 提取:从"原始"数据中提取特征 转换:缩放,转换或修改特征 选择:从中选择一个子集一组更大的特征局部敏感散列(LSH):这类算法将特征变换的各个方面与其他算

0 相关源码 将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用.在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统. 1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spa

上一学期主要的学习和研究任务是模式识别.信号理论和图像处理,实际上这些领域都与机器学习有或多或少的交集.因此,仍在继续深入阅读<机器学习>.观看斯坦福大学的机器学习课程.在此过程中因为未来课题组项目的要求,需要接触Python,因此选择了<机器学习实战>这本书,同时参考教材和视频一起学习.事实上该书的理论研究不够深入,只能算是练习Python并验证一些著名的机器学习算法的工具书了. 在介绍k-近邻算法之前,对机器学习算法进行简单的分类和梳理:简单来说,机器学习主要分为两大类,有监督