当前标签：Spark MLlib

Spark2.0机器学习系列之12：线性回归及L1、L2正则化区别与稀疏解

大葱拌豆腐 2018-02-03 15:25 阅读:1484 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之11：聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

大葱拌豆腐 2018-02-02 10:31 阅读:1350 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM）

大葱拌豆腐 2018-02-01 17:35 阅读:1101 评论:0 推荐:0

机器学习算法（优化）之二：期望最大化（EM）算法

大葱拌豆腐 2018-02-01 17:12 阅读:830 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之9：聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

大葱拌豆腐 2018-02-01 13:44 阅读:1118 评论:0 推荐:0

Spark2.0 特征提取、转换、选择之二：特征选择、文本处理，以中文自然语言处理(情感分类)为例

大葱拌豆腐 2018-01-31 17:45 阅读:785 评论:0 推荐:0

Spark2.0 特征提取、转换、选择之一：数据规范化，String-Index、离散-连续特征相互转换

大葱拌豆腐 2018-01-31 15:00 阅读:1879 评论:0 推荐:0

SVM实现多分类的三种方案

大葱拌豆腐 2018-01-31 11:15 阅读:475 评论:0 推荐:0

机器学习算法（优化）之一：梯度下降算法、随机梯度下降（应用于线性回归、Logistic回归等等）

大葱拌豆腐 2018-01-31 10:51 阅读:344 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之8：多类分类问题（方法归总和分类结果评估）

大葱拌豆腐 2018-01-30 21:49 阅读:1547 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之7： MLPC（多层神经网络）

大葱拌豆腐 2018-01-30 17:13 阅读:2036 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之6：GBDT（梯度提升决策树）、GBDT与随机森林差异、参数调试及Scikit代码分析

大葱拌豆腐 2018-01-22 11:56 阅读:3583 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之5：随机森林

大葱拌豆腐 2018-01-20 15:47 阅读:717 评论:0 推荐:0

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大葱拌豆腐 2018-01-19 11:24 阅读:202 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之4：Logistic回归及Binary分类（二分问题）结果评估

大葱拌豆腐 2018-01-19 10:55 阅读:1336 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之3：决策树

大葱拌豆腐 2018-01-18 20:30 阅读:4674 评论:1 推荐:0

Spark 2.0 PCA主成份分析

大葱拌豆腐 2018-01-18 17:20 阅读:990 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之2：基于Pipeline、交叉验证、ParamMap的模型选择和超参数调优

大葱拌豆腐 2018-01-18 14:36 阅读:668 评论:0 推荐:0

Spark2.0机器学习系列之1：聚类算法(LDA）

大葱拌豆腐 2018-01-18 12:49 阅读:2138 评论:0 推荐:0