首页 > TAG信息列表 > mllib

MLlib学习——降维

降维(Dimensionality Reduction) 是机器学习中的一种重要的特征处理手段,它可以减少计算过程中考虑到的随机变量(即特征)的个数,其被广泛应用于各种机器学习问题中,用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下,从原始和噪声特征中提取潜在特征或在保持结

spark进阶(十):使用MLlib进行协同过滤电影推荐

一、MLlib简介 MLlib是一些常用的机器学习算法和库在Spark平台上的实现。MLlib是AMPLab的在研机器学习项目MLBase的底层组件。MLBase是一个机器学习平台,MLI是一个接口层,提供很多结构,MLlib是底层算法实现层。 MLlib中包含分类与回归、聚类、协同过滤、数据降维组件以及底层的

1.Spark ML学习笔记—Spark MLlib 与 Spark ML、Pipelines 的主要概念

本文目录如下: 第1章 Spark 机器学习简介1.1 Spark MLlib 与 Spark ML1.1.1 Spark MLlib1.1.2 Spark ML (重点) 1.2 Pipelines 的主要概念1.2.1 Transformer (转换器)1.2.2 Estimator (模型学习器) 1.3 实例: Estimator, Transformer, Param 第1章 Spark 机器学习简介 1.

MLlib算法简介

之前Mahout或者自己写的MR来解决复杂的机器学习,导致效率低,Spark特别适合迭代式的计算,这正是机器学习算法训练所需要的,MLlib是基于spark之上算法组件,基于spark平台来实现。   主要的机器学习的算法目前在MLlib中都已经提供了,分类回归、聚类、关联规则、推荐、降维、优化、特征抽取

Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽

Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib逻辑斯蒂回归二分类

同上一部分的内容,在进行二分类问题时,逻辑斯蒂回归也是一种常用的分类方法。逻辑斯蒂回归使用了一个Sigmoid函数来作为核心的内容来实现分类的思想,接下里介绍在Pyspark中使用MLlib来实现逻辑斯蒂回归。 第一步:导入需要的库函数 import sys from time import timeimport pandas as p

Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib决策树二分类

 决策树是在数据分类问题中的一种常用且经典的机器学习方法,在本例里使用决策树模型来分析StumbleUpon数据集,来预测网页是暂时的(ephemeral)还是长青的(evergreen),并且调教参数找出最佳的参数组合,来提高预测准确度。 像这类经典的二分类问题,在python中调包来做的话会非常容易,且分

【Spark MLlib】(六)协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析

文章目录一、协同过滤1.1 概念1.2 分类二、矩阵分解2.1 显式矩阵分解2.2 隐式矩阵分解(关联因子分确定,可能随时会变化)2.3 最小二乘法(Alternating Least Squares ALS):解决矩阵分解的最优化方法三、Spark MLlib中ALS算法的应用 一、协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计

Spark学习10_1 sparkMllib入门与相关资料索引

目录 资料 mllib 统计 相关性分析 KMeans聚类算法 SVM算法 其他算法实例的文件目录位置 资料 Spark机器学习库(MLlib)中文指南 关于spark机器学习的知乎专栏 Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介 基本Kmeans算法介绍及其实现 spark MLlib 概念 1:相

spark(1.1) mllib 源码分析(三)-决策树

本文主要以mllib 1.1版本为基础,分析决策树的基本原理与源码   一、基本原理   二、源码分析   1、决策树构造     指定决策树训练数据集与策略(Strategy)通过train函数就能得到决策树模型DecisionTreeModel     决策树策略包含了:algo(算法类型:分类、回归),impurity(信息增益

分布式深度学习(Spark MLlib,Parameter Server、Ring-allreduce和Tensorflow )

Spark MLlib Spark分布式计算原理 Spark(分布式的计算平台),分布式:指计算节点之间不共享内存,需要通过网络通信的方式交换数据。Spark最典型的应用方式是建立在大量廉价计算节点(廉价主机、虚拟的docker container)上;但这种方式区别于CPU+GPU的架构和共享内存多处理器的高性能服务器架构

Spark MLlib简介

MLlib 是 Spark 的机器学习库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。 MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API。 本节将对 Spark MLlib 进行简单介绍,在介绍数据挖掘算法时,将使用

Spark MLlib简介

MLlib 是 Spark 的机器学习库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。 MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API。 本节将对 Spark MLlib 进行简单介绍,在介绍数据挖掘算法时,将使用

Spark生态圈简介

Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的,是一个力图在算法(Algorithms)、机器(Machines)、人(People)之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。 AMP 实验室运用大数据、云计算、通信等各种资源及各种灵活的技术方案,对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息,以供

scala加载spark MLlib等所有相关jar的问题

1、找到spark安装目录   E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars   里面放的是spark的所有依赖jar包 2、从idea里面javalib导入即可调用里面的function  

Spark MLlib和Sprk GraphX

Spark MLlib MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库 MLlib is Apache Spark’s scalable machine learning library. 一、MLlib概述 MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库 Spark在机器学习方面具有得天独厚的有事,有以下几个原因: 1、机器学习算法 一般都有多个步骤迭代计算,需要在多次