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大数据处理
摘要:在阅读Spark ML源码的过程中,发现很多机器学习中的优化问题,都是直接调用breeze库解决的,因此拿来breeze源码想一探究竟。整体来看,breeze是一个用scala实现的基础数学库,breeze之于Spark ML,就像numpy和scipy之于sklearn一样,很多Spark ML中 阅读全文

posted @ 2018-04-01 14:32 jicanghai 阅读(1071) 评论(0) 推荐(0)

摘要:之前我们讲过,在Spark ML中所有的机器学习模型都是以参数作为划分的,树相关的参数定义在treeParams.scala这个文件中,这里构建一个关于树的体系结构。首先,以DecisionTreeParams作为起始,这里存储了跟树相关的最基础的参数,注意它扩展自PredictorParams。接 阅读全文

posted @ 2018-04-01 13:43 jicanghai 阅读(628) 评论(0) 推荐(0)

摘要:前面跟大家扯了这么多废话,终于到具体的机器学习模型了。大部分机器学习的教程,总要从监督学习开始讲起,而监督学习的众多算法当中,又以分类算法最为基础,原因在于分类问题非常的单纯直接,几乎不需要引入一些其它概念,因此我们就先从分类器开始讲起。 还记得第一节介绍的Spark ML架构吗?从Param起始, 阅读全文

posted @ 2018-03-24 14:43 jicanghai 阅读(786) 评论(0) 推荐(0)

摘要:前一节从宏观角度给大家介绍了Spark ML的设计框架(链接:http://www.cnblogs.com/jicanghai/p/8570805.html),本节我们将介绍,Spark ML中,机器学习问题从单机到分布式转换的核心方法。 单机时代,如果我们想解决一个机器学习的优化问题,最重要的就是 阅读全文

posted @ 2018-03-24 11:36 jicanghai 阅读(726) 评论(0) 推荐(1)

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