最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 林教授年轻时照片 SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。LIBSVM内置了多种编程语言的接口，本文选择Python。
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2024-05-24 11:13:56
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逻辑回归逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的
原创
2022-08-01 20:24:06
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# Spark MLlib逻辑回归实现流程
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Spark MLlib库来实现逻辑回归。逻辑回归是一种二分类算法，常用于预测离散的输出。我们将通过以下步骤来实现逻辑回归：
1. 数据准备
2. 特征工程
3. 模型训练
4. 模型评估和预测
## 2. 数据准备
在实施逻辑回归之前，我们需要准备好我们的数据集。数据集应该是一个包含特征和标签的表格形式
原创
2023-10-23 09:08:54
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逻辑回归和SVM的异同点相同点：第一，LR和SVM都是分类算法。第二，如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。第三，LR和SVM都是监督学习算法。第四，LR和SVM都是判别模型。判别模型会生成一个表示P(Y|X)的判别函数（或预测模型），而生成模型先计算联合概率p(Y,X)然后通过贝叶斯公式转化为条件概率。简单来说，在计算判别模型时，不会计算联合概率，而
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2024-07-13 16:25:09
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从该序列的首元素往后观察，一旦出现乱序现象停止该轮观察，从该乱序元素开始逐
原创
2022-08-01 20:23:39
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通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系，硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类，训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔SVM的缘由。 软间隔SVM表示样本数据不必要求全部正确分类，允许少量的数据点犯错。于是将硬间隔SVM的优化
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2023-08-01 20:00:16
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机器学习重点研究如何让机器人模拟人类的学习行为，用以获取新的知识和技能，改善具体算法的性能。分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。MLlib（即machine learning lib）是spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器,有速度快、易用性、集成度高的特点。Spark MLlib架构分为：1底层基础:包括spark的运行库、矩阵库和向量库2.算法库：包
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2023-12-15 14:43:23
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机器学习实践：Spark MLlib库介绍与使用1、实验描述MLlib （ Machine Learning Library ）是 Spark 的一个机器学习库。它能够较容易地解决一些实际的大规模机器学习问题。本实验旨在学习 Spark 的机器学习库—— MLlib 的相关知识，了解 MLlib 与 ML 之间的区别和联系，掌握 MLlib 中的几个基本数据类型实验时长：90分钟主要步骤：学习Ml
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2023-10-08 20:22:39
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一. 简介1. 机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a. 连续数据：可以取任何值，如房价b. 离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二. 创建向量1. 向量中的各个维度称为特征2. Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个多个RDD支持。局部向量有数值型索引和双精度浮点值，且存储在单一机器上。3. MLlib中有2
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2024-04-24 08:37:03
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MLlib支持几种数据类型：本地向量(local vectors)，和存储在本地或者基于RDD的分布式矩阵(matrices)。底层的线性代数转换操作是基于Breeze和jblas实现的。在MLlib中有监督学习算法使用的训练样本数据类型被称为“带标签的点(labeled point)”。一、本地向量(Local Vector) 一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型数值组成的
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2024-08-08 11:09:08
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机器学习算法尝试根据训练数据使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。机器学习问题分为几种，包括分类，回归，聚类，每种都有不一样的目标。一、MLlib包含一些特有的数据类型，它们位于org.apache.spark.mllib包。 Vector：一个数学向量。MLlib既支持稠密向量也支持稀疏向量，前者表示向量的每一位都存储下来，后者则只存储非零位以节约空间；&nbs
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2024-05-07 12:21:10
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Spark MLlib一、Spark MLlib模型选择与调参CrossValidatorTrainValidationSplit部分内容原文地址：掘金：美图数据团队：从Spark MLlib到美图机器学习框架实践一、Spark MLlib在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 ...
原创
2021-06-01 12:15:43
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机器学习领域中分类方法和回归方法是相对的，大多数的方法可以相互转换，即一般的机器学习方法如果可以分类的话，也会可以做回归预测。在本例的回归方法中，使用的评价指标是RMSE。第一步：导入数据库import sys
from time import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark import
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2023-11-02 20:38:14
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1.理论基础 线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习（Supervised Learning）范畴，又称分类
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2017-07-02 09:30:00
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基于Spark Mllib的文本分类文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。这在很多领域都有现实的应用场景，如新闻网站的新闻自动分类，垃圾邮件检测，非法信息过滤等。本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec
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2024-07-17 22:06:02
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三、Spark MLlib应用3.1、Spark ML线性模型数据准备 基于Spark ML的线性模型需要DataFrame类型的模型数据，DataFrame需要包含：一列标签列，一列由多个特征合并得到的特征列训练模型 模型应用 模型评估任务1:某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支
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2023-11-09 09:56:31
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Spark MLlib7.1 概述7.2 系统要求7.3 机器学习基础7.4 数据类型7.4.1 操作向量7.5 算法7.5.1 特征提取7.5.2 统计7.5.3 分类与回归7.5.4 聚类7.5.5 协同过滤与推荐7.5.6 降维7.5.7 模型评估7.6 一些提示与性能考量7.6.1 准备特征7.6.2 配置算法7.6.3 缓存RDD以重复使用7.6.4 识别稀疏程度7.6.5 并行度7.
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2024-03-06 17:35:05
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MLlib采用Scala语言编写，借助了函数式编程设计思想，开发人员在开发的过程中只需要关注数据，而不需要关注算法本身，因为算法都已经集成在里面了，所以只需要传递参数和调试参数。 MLlib主要包含两部分，分别是底层基础和算法库。其中底层基础包括spark的运行库、矩阵库、和向量库，向量接口和矩阵接口是基于Netlib和BLAS/LAPACK开发的线性代数库Breeze;算法库包括分类、回归、聚类
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2023-11-09 11:12:54
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1. rdd 例子package com.immoocimport org.apache.log4j.{
原创
2022-08-01 20:26:23
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# Spark MLlib版本实现的步骤
## 1. 安装Spark和MLlib
在开始之前，你需要确保已经安装了Spark和MLlib。你可以在Spark官方网站上下载最新版本的Spark，并按照官方文档进行安装。MLlib是Spark的机器学习库，已经集成在Spark中，无需单独安装。
## 2. 导入必要的库和模块
在开始编写代码之前，你需要导入必要的库和模块。以下是一些常用的库和模
原创
2023-12-06 16:42:23
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