首页 > TAG信息列表 > sparkMllib

SparkMLlib的线性回归和逻辑回归

分类与回归 问题类型 解决方法 二元分类 线性SVM，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升树，朴素贝叶斯 多元分类 逻辑回归，决策树，随机森林，朴素贝叶斯 回归问题 线性最小二乘法，套索，岭回归，决策树，随机森林，梯度提升树，等渗回归 线性方法 线性向量机（SVM） 在Spark MLlib中线性SVM使用

sparkmllib算法之操作-第二篇

0、sparkmllib基础统计 相关性 假设检验 总结器 1、相关性 计算两个系列数据之间的相关性是“统计”中的常见操作。在spark.ml 我们提供了很多系列中的灵活性，计算两两相关性。目前支持的相关方法是Pearson和Spearman的相关。 Correlation 使用指定的方法为输入的矢量数据集计

SparkMllib分类问题的模板代码

需求：对数据进行分类问题的处理 开发步骤： 1-准备SparkSession的环境 2-准备大数据的数据 3-读取数据并进行解析 4-数据的基本信息的查看 5-特征工程 6-准备算法 7-模型训练 8-模型预测 9-模型校验 10-模型保存 11-新数据预测 代码模板： import org.apache.spark.SparkConf impor

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