[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

👨‍🎓👨‍🎓博主:发量不足

📑📑本期更新内容:Spark MLlib机器学习算法库

📑📑下篇文章预告:Spark机器学习库MLlib的概述

💨💨简介:分享的是一个当代疫情在校封校的大学生学习笔记

目录

初始机器学习

一. 什么是机器学习

二.机器学习的应用


[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-511968.html

初始机器学习

一. 什么是机器学习

机器学习是一门多领域的交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科,专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能.重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习

机器学习分为2类:

(1)有监督学习

通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有的输人映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。如分类、回归和推荐算法都属于有监督学习。

(2)无监督学习

针对类别未知(没有被标记)的训练样本,需要直接对数据进行建模,人们无法知道要预测的答案。如聚类、降维和文本处理的某些特征提取都属于无监督学习。

二.机器学习的应用

机器学习强调3个关键词:算法.经验和性能

机器学习技术和方法已经被成功应用到多个领域,如个性化推荐系统计算机视觉、语音识别.自然语言处理以及智能机器控制等领域。

机器学习应用的常见领域:

1.电子商务 2.医疗3.金融

[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习

 

到了这里,关于[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Spark-机器学习(1)什么是机器学习与MLlib算法库的认识

    从这一系列开始,我会带着大家一起了解我们的机器学习,了解我们spark机器学习中的MLIib算法库,知道它大概的模型,熟悉并认识它。同时,本篇文章为个人spark免费专栏的系列文章,有兴趣的可以收藏关注一下,谢谢。同时,希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。

    2024年04月16日
    浏览(33)
  • Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解

    数据集的下载地址: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/forest-cover-type-dataset 该数据集记录了美国科罗拉多州不同地块的森林植被类型,每个样本包含了描述每块土地的若干特征,包括海拔、坡度、到水源的距离、遮阳情况和土壤类型,并且给出了地块对应的已知森林植被类型。 很

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • Spark MLlib与深度学习:构建新型计算机视觉应用

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着大数据、云计算和移动互联网的普及,人工智能(AI)正在成为继“机器学习”之后又一个重要方向。作为一个专门研究人类智能的科学领域,人工智能主要包括机器学习、深度学习、模式识别等多个分支领域。而近年来随着数据处理和存

    2024年02月12日
    浏览(32)
  • Spark MLlib ----- ALS算法

    在谈ALS(Alternating Least Squares)之前首先来谈谈LS,即最小二乘法。LS算法是ALS的基础,是一种数优化技术,也是一种常用的机器学习算法,他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配,利用最小二乘法寻找最优的未知数据,保证求的数据与已知的数据误差最小。LS也被用于拟

    2024年02月02日
    浏览(40)
  • 大数据课程K12——Spark的MLlib概述

    文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn              地址:广东惠州 ⚪ 了解Spark的MLlib概念; ⚪ 掌握Spark的MLlib基本数据模型; ⚪ 掌握Spark的MLlib统计量基础; MLlib是Apache Spark的可迭代机器学习库。 适用于Java、Scala、Python和R语言。 MLlib适用于Spark的API,并与Python中的NumPy(从Spa

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • Java语言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib库完成XGboost算法

    XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法,它在处理结构化数据方面表现优异。相比其他算法,XGBoost能够处理大量特征和样本,并且支持通过正则化控制模型的复杂度。XGBoost也可以自动进行特征选择并对缺失值进行处理。 1、导入相关库 2、加载数据 3、准备特征向量 4、划分

    2023年04月12日
    浏览(33)
  • Java语言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib库完成朴素贝叶斯分类器

    贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率,生活中,我们可能很容易知道P(A|B),但是我需要求解P(B|A),学习了贝叶斯定理,就可以解决这类问题,计算公式如下:     P(A)是A的先验概率 P(B)是B的先验概率 P(A|B)是A的后验概率(已经知道B发生过了) P(B|A)是

    2023年04月12日
    浏览(32)
  • Spark MLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树、Pipeline、交叉验证

    除了scikit-learn外,在spark中也提供了机器学习库,即Spark MLlib。 在Spark MLlib机器学习库提供两套算法实现的API:基于RDD API和基于 DataFrame API 。今天,主要介绍下 DataFrame API 的使用,不涉及算法的原理。 主要提供的算法如下: 分类 逻辑回归、贝叶斯支持向量机 聚类 K-均值 推荐

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • 【IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建鸢尾花决策树分类预测模型】

    通过IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建鸢尾花决策树分类预测模型,这是一个分类模型案例,通过该案例,可以快速了解Spark MLlib分类预测模型的使用方法。

    2024年02月14日
    浏览(38)
  • 【基于IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建逻辑回归鸢尾花分类预测模型】

    基于IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建逻辑回归鸢尾花分类预测模型,这是一个分类模型案例,通过该案例,可以快速了解Spark MLlib分类预测模型的使用方法。 运行结果如下:

    2024年02月14日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包