掌握Spark机器学习库-07-回归算法原理

数据集 house.csv 数据概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkCon

掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步 "大数据时代"已经不是一个新鲜词汇了,随着技术的商业化推广,越来越多的大数据技术已经进入人们的生活.与此同时,大数据技术的相关岗位需求也越来越多,更多的同学希望向大数据方向转型.本课程主要讲解Spark机器学习库,侧重实践的讲解,同时也以浅显易懂的方式介绍机器学习算法的内在原理.学习本课程,可以为想要转型大数据工程师或是入行大数据工作的同学提供实践指导作用.欢迎感兴趣的小伙伴们一起来学习. 第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了

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 MLlib与ml2-

理论上讲线性回归模型既可以用于回归,也可以用于分类.解决回归问题,可以用于连续目标值的预测.但是针对分类问题,该方法则有点不适应,因为线性回归的输出值是不确定范围的,无法很好的一一对应到我们的若干分类中.即便是一个二分类,线性回归+阈值的方式,已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了.为了更好的实现分类,逻辑回归诞生了.逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性.逻辑回归是假设数据服从Bernoulli分布的,因此LR也属于参数模型,他的目的也

1)回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的,分类的预测结果是离散的. 2)spark实现的回归算法有: 3)通过相关系数衡量线性关系的程度 原文地址:https://www.cnblogs.com/moonlightml/p/9787938.html

一.朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据,朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种,朴素的意思是条件概率独立性. 条件概率的三个重要公式: (1)概率乘法公式: P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) (2)全概率公式:        (3)贝叶斯公式:            如果一个事物在一些属性条件发生的情况下,事物属于A的概率>属于B的概率,则判定事物属于A,这就是朴素贝叶斯的基本思想. 二.算法步骤 (

1)简介 自变量,因变量,线性关系,相关系数,一元线性关系,多元线性关系(平面,超平面) 2)使用线性回归算法的前提 3)应用例子 沸点与气压 浮力与表面积 原文地址:https://www.cnblogs.com/moonlightml/p/9787971.html

1     环境 R 3.0以上版本 安装机器学习软件包: 说明:此两个包是R机器学习包.RTextTools包含文本处理,e1071包含分类器. > install.packages("RTextTools") > install.packages("e1071") 2     实验步骤 研究对象:http://www.xueqing.tv/cms/article/107#rd?sukey=3903d1d3b699c20870d8c0b36a06c86

KMenas算法比较简单,不详细介绍了,直接上代码. import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.clustering._ /** * Created by Administrator on 2017/7/11.