spark机器学习回归分析

有大神能解答一下关于spark回归分析方面的问题么?
主要就是线性回归和决策树回归

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
我的spark学习之路(三):利用spark做回归分析
spark有机器学习库(MLlib)下有简单的回归分析方法,今天只说最简单的线性回归,spark提供有两个回归分析库(mllib和ml),我在学习在网上也查了不少资料,有一个奇怪的现象是网上关于spark回归分析的资料基本全是mllib,关于ml的基本没见到,根据官方文档我自己对两个库的方法都做了测试,发现mllib做出的结果不是很正确
MLlib回归算法(线性回归、决策树)实战演练--Spark学习(机器学习)
最近太忙,自己的机器学习进度耽误了两个星期,现在才把回归这一章看完。闲话不多说,本篇文章依旧是《Spark机器学习》中的内容。书上的代码全部是用python写的,但是由于我最近一直使用的是Scala,所以本篇博客使用的是scala,当然这样就没法像书中那样画图了。 第六章将的是回归算法,主要用到的是线性回归与决策树算法,老规矩这里不讲原理(主要是自己讲不清楚),想知道原理的建议参考Andrew N
线性回归预测油耗
本文通过预测汽车一加仑油能跑多少公里来熟悉python中线性回归模型。数据集可在该网址进行下载:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Auto+MPG,数据是网页版的,先复制到文本文档中再保存成data格式。 一、读入数据集 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt columns = ['...
spark机器学习笔记:(六)用Spark Python构建回归模型
声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处  http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 博主简介:风雪夜归子(英文名:Allen),机器学习算法攻城狮,喜爱钻研Meachine Learning的黑科技,对Deep Learning和Artificial Intelligence充满兴趣,经常关注Kaggle数据挖掘竞赛平台,对数据
Spark 线性回归
回归是应用于预测输出变量为连续变化的场景,就像广为流传的房价与面积的关系,如果仅仅是一个因变量和一个自变量,那叫一元线性回归,如果是多个自变量一个因变量就叫多元线性回归。以下图为例:                                           图片来自http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/45539255
机器学习 回归分析(regression analysis)
____tz_zs学习笔记监督学习(Supervised Learning)监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归(Regression):Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)如:房价,人数,降雨量分类(Classification): Y变量为类别型(categoric...
Spark机器学习之分类与回归
本页面介绍了分类和回归的算法。 它还包括讨论特定类别的算法的部分,如线性方法,树和集合体。 目录 分类 Classification 逻辑回归 Logistic regression 二项式逻辑回归 Binomial logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 决策树分类器 Decision tr
机器学习实战教程(二):线性回归
线性回归1.线性回归简介1.1 正态分布1.2 Linear Regression线性回归1.2.1 一元线程回归(简单线性回归)新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,...
机器学习(2)——回归算法: 回归分析
转载自:百度百科              在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。        在大数据
Python Spark MLlib 之决策树回归分析
数据准备 选择UCI数据集中的Bike Sharing数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset)进行实验。 场景:预测共享单车租借数量。 特征:季节、月份、时间(0~23)、节假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速 预测目标:每一小时的单车租用数量 1、下载数据集并打开 终端输入命令 ...
Spark中组件Mllib的学习25之线性回归2-较大数据集(多元)
更多代码请见:https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之回归分析篇 1解释对多组数据进行model的training,然后再利用model来predict具体的值 。过程中有输出model的权重 公式:f(x)=a1X1+a2X2+a3X3+……2.代码:package org.apache.spark.mllib
机器学习回归算法—线性回归及案例分析
一、回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,...
Spark机器学习源代码
spark 机器学习源码 spark 机器学习源码 spark 机器学习源码
Spark机器学习
Spark机器学习 Spark机器学习
机器学习深入与强化--回归分析与工程应用
线性回归与逻辑回归 主要是三个概念:损失函数、梯度下降、过拟合与正则化 1、线性回归——连续值变量的预测
【spark】使用线性回归对葡萄酒质量进行预测
dd
Spark之线性回归分析
spark的机器学习库(MLlib)下有简单的回归分析方法,今天只说最简单的线性回归,spark提供有两个回归分析库(mllib和ml),我学习的时候在网上也查了不少资料,有一个奇怪的现象是网上关于spark回归分析的资料基本全是mllib,关于ml的基本没见到,根据官方文档我自己对两个库的方法都做了测试,发现mllib做出的结果不是很正确 6,15,7,8,1,21,16,45,45,33,2...
机器学习案例--回归分析
目录 1、最小二乘法 1.1 原理推导 1.2 代码样例 2、SKlearn 2.1 代码样例 2.2 多项式扩展 2.3 正则化 2.4 逻辑回归和多酚类 1、最小二乘法解 1.1 算法原理 回归算法推导 根据中心极限定理,误差服从正态分布,将误差带入之后用极大似然估计,取对数得到目标函数,目标函数是最小二乘的形式,求导得出的解是: θ=(XTX)−1XTYθ=(XTX)−1...
基于spark用线性回归(linear regression)进行数据预测
ubuntu+spark+scala实现线性回归(linear regression)算法(代码+数据)
机器学习之回归模型
回归模型包括线性回归和非线性回归。我们先介绍了简单的线性回归,在此基础上,拓展到局部加权线性回归,岭回归,前向逐步回归等。非线性回归主要介绍了逻辑回归。最后还拓展了一点线性判别分析和二分类推广到多分类的策略。
大数据与机器学习 基础篇 回归
回归,Regression,是一种归纳的思想——当看到大量的事实所呈现的样态,推断出原因是如的,当看到大量的数字对(pair)是某种样态,推断出它们之间蕴含的关系是如何。 注:本文中用到的Python及其模块安装教程参见 线性回归 线性回归是利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的 一种统计分析方法。其表达形式如下: y=ax+b+ey...
从GLM广义线性模型到线性回归、二项式及多项式分类——机器学习笔记整理(一)
作为一名机器学习的爱好者,最近在跟着Andrew Ng 的 Machine Learning 学习。在讲义的第一部分中,Ng首先讲解了什么叫做监督学习,其次讲了用最小二乘法求解的线性模型,用sigmod函数表示响应函数的logistics回归,接着,利用这两种模型,推出了一种应用十分广泛的指数分布族,在指数分布族的基础上,进行模型的假设,创建了GLM模型,利用这种模型,创建了多项式分布的模型求解。
Spark mllib 线性回归测试数据
Spark mllib 线性回归算法测试数据
【Spark专刊】Spark MLlib机器学习(作者:李军)
【Spark专刊】Spark MLlib机器学习(作者:李军) 【Spark专刊】Spark MLlib机器学习(作者:李军)
【机器学习】非线性回归算法分析
AI机器学习 - 非线形回归分析。我们上文深入本质了解了机器学习基础线性回归算法后,本文继续研究非线性回归。非线性回归在机器学习中并非热点,并且较为小众,且其应用范畴也不如其他广。鉴于此,我们本文也将较为简单的介绍,并不会深入展开。非线性回归之后,我们会继续经典机器学习算法包括决策树,随机森林,逻辑回归,SVM,以及朴素贝叶斯分类算法,神经网络等介绍, 本文最后会有预览介绍。目录回归分析线性回归非
机器学习教程 二.在股票上的回归预测
这一篇算是实战篇,如果有对里面的步骤或者代码不是很明白,不用担心我们现在要做是知道机器学习的整个流程,心有余力可以查查资料,我会在后面一篇详细解释回归算法,下面我们将对股票价格利用线性回归和支持向量机两种算法构建我们的模型来预测。我们这篇博客将要学到内容包括: 1,数据的预处理 2,交叉验证 3,构建我们的模型 4,训练我们的模型 5,完成我们的预测 6,n_jobs的作用和如何选择我
Spark机器学习(文字版PDF)
Spark机器学习(文字版PDF),Spark机器学习快速入门教程。
Spark机器学习过程梳理
最近半个月开始研究Spark的机器学习算法,由于工作原因,其实现在还没有真正开始机器学习算法的研究,只是做了前期大量的准备,现在把早年学习的,正在学习的和将要学习的一起做个梳理,整理一个Spark机器学习完整流程。本文推荐的书籍注重通俗和实战。基础知识Linux基础知识和实战Linux的学习推荐《鸟哥的Linux私房菜》基础篇,这本书是成千上万Linux学习者的入门书籍,诙谐,幽默,深刻,注实战。我
[Spark机器学习]基于Spark 2.0 机器学习之推荐系统实现
1 什么是ALS  ALS是交替最小二乘(alternating least squares)的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子,我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。   这个矩阵的每一行代表一个用户(u1,u2,…,u8)、每一列代表一个商品(v1,v2,…,v8)、用户的
spark mllib机器学习实践 源码
spark mllib机器学习实践 源码 spark mllib机器学习实践 code
spark ml实现逻辑回归案例分析
一、spark ml介绍 spark ml对机器学习算法的api进行了标准化,使将多个算法合并到一个管道或工作流变得更容易。为了更清楚了解,从以下及几个方面展开说明。 DataFrame:这个ML API使用Spark SQL的DataFrame作为ML数据集,它可以容纳各种数据类型。例如,DataFrame可能有不同的列存储文本、特征向量、真实标签和预测。 Transformer: Tra...
Spark机器学习模块源码解读
Spark机器学习模块源码解读 Spark机器学习模块源码解读
基于Spark的机器学习经验
这篇内容基于我去年的一些感悟写的,但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言,对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说,受这篇内容影响,他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具,简单几个命令,轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章。
机器学习——非线性回归( Logistic Regression)及应用
1、概率 (1)定义:概率(Probability):对一件事情发生的可能性的衡量。 (2)取值范围:0 (3)计算方法:根据个人置信、根据历史数据、根据模拟数据 (4)条件概率:在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率等于事件A、B同时发生的概率除以B事件发生的概率。 2、逻辑回归(Logistic Regression) (1)例子: h(x)>0.5(恶性),Ma
Spark机器学习pdf
每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。 Spark机器学习
Spark MLlib 机器学习实战 第二版 随书光盘
Spark MLlib 机器学习实战 第二版 随书光盘,有数据
一个简单的例子开启Spark机器学习
一、在看这个例子之前你需要:1)稍稍懂一些Scala的语法2)本地机器上有spark环境,最好安装了Hadoop二、一个简单的LR分类模型步骤1:处理数据成为LabeledPoint格式,参考:spark官网ml数据格式;一个简单明了的spark数据处理网上书籍步骤2:调用Spark工具包执行算法,参考:spark官网逻辑回归实现以下演示环境为spark-shellscala> sc//sp...
《Spark机器学习》PDF书籍 + 随书源代码
《Spark机器学习》(南非 Nick Pentreath 著 蔡立宇 黄章帅 周济民 译)一书的PDF版,以及随书的源代码。PDF非常清晰,书中讲解也比较清楚,用spark实现了常用的机器学习算法,相信对你肯定有很大帮助!
spark 机器学习一 聚类算法案例小结
最近公司需要用到机器学习做项目,本菜鸟就得去研究研究怎么回事 这个案例是网上找的一个聚类算法的案例,自己敲了敲,写写 先上训练数据 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 5.0 5.0 5.0 5.1 5.1 5.1 5.2 5.2 5.2 9.0 9.0
Spark MLlib机器学习实践 王晓华著 高清完整.pdf版下载
Spark MLlib机器学习实践 王晓华著.pdf
文章热词 Spark Spark培训 Spark课程 Spark视频教程 Spark学习
相关热词 c++ mlib spark 调用 c#机器学习实战 c++ 机器学习怎么读取数据 spark教程+python python做回归分析教程