掌握Spark机器学习库-07-线性回归算法概述

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

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

1)机器学习模型理解 统计学习,神经网络 2)预测结果的衡量 代价函数(cost function).损失函数(loss function) 3)线性回归是监督学习 原文地址:https://www.cnblogs.com/moonlightml/p/9787988.html

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-

1.Spark MLlib Linear Regression线性回归算法 1.1 线性回归算法 1.1.1 基础理论 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合. 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间

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.

1. SVM基本知识 SVM(Support Vector Machine)是一个类分类器,能够将不同类的样本在样本空间中进行分隔,分隔使用的面叫做分隔超平面. 比如对于二维样本,分布在二维平面上,此时超平面实际上是一条直线,直线上面是一类,下面是另一类.定义超平面为: f(x)=w0+wTx 可以想象出,这样的直线可以有很多条,到底哪一条是超平面呢?规定超平面应该是距离两类的最近距离之和最大,因为只有这样才是最优的分类. 假设超平面是w0+wTx=0,那么经过上面这一类距离超平面最近点的直线是