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Spark MLlib 源码学习---朴素贝叶斯模型(Naive Bayes)
朴素贝叶斯是机器学习中比较常用的一种模型 尤其在文本分类的问题上是比较常用的baseline 朴素贝叶斯本身训练速度快 具有可并行化程度高 可解释性好的优点 但由于其对特征之间的独立性假设不是很符合某些需求场景 因此在实际的使用过程中往往需
Spark MLlib源码学习笔记
spark
MLlib
机器学习
朴素贝叶斯算法
spark高级数据分析系列之第三章音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集
3 1数据集和整体思路 数据集 本章实现的是歌曲推荐 使用的是ALS算法 ALS是spark mllib中唯一的推荐算法 因为只有ALS算法可以进行并行运算 使用数据集在这里 里面包含该三个文件 表一 user artist data tx
spark
机器学习
MLlib
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别 xff0c 准确率在0 83左右 xff0c 今天使用了RandomForest来训练模型 xff0c 并进行了参数调优 首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的
kaggle
spark
MLlib
RandomForest
手写数字数据集上使用
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集 xff0c 想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别 这些数据集是从28 28像素大小的手写数字灰度图像中得来 xff0c 其中训练数据第一个元素是具体的手写数字 x
kaggle
spark
MLlib
手写数字数据集上使用
朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
使用mllib完成mnist手写识别任务
使用mllib完成mnist手写识别任务 小提示 xff0c 通过restart命令重启已经退出了的容器 sudo docker restart lt contain id gt 完成识别任务准备工作 从以下网站下载数据集 MNIST手写数
MLlib
MNIST
手写识别任务
Spark MLlib 机器学习
本章导读 机器学习 machine learning ML 是一门涉及概率论 统计学 逼近论 凸分析 算法复杂度理论等多领域的交叉学科 ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为 xff0c 以获取新知识 新技能 xff0c 并重组已学习
spark
MLlib
机器学习
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别 xff0c 准确率在0 83左右 xff0c 今天使用了RandomForest来训练模型 xff0c 并进行了参数调优 首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的
kaggle
spark
MLlib
RandomForest
手写数字数据集上使用
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集 xff0c 想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别 这些数据集是从28 28像素大小的手写数字灰度图像中得来 xff0c 其中训练数据第一个元素是具体的手写数字 x
kaggle
spark
MLlib
手写数字数据集上使用
朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标
在逻辑回归分类中 xff0c 我们评价分类器好坏的主要指标有精准率 xff08 precision xff09 xff0c 召回率 xff08 recall xff09 xff0c F measure xff0c AUC等 xff0c 其中
spark
MLlib
源码分析之二分类逻辑回归的评价指标
Spark-MLlib之分类和回归算法
分类 逻辑回归 逻辑回归是预测分类响应的常用方法 广义线性模型的一个特例是预测结果的概率 在spark ml逻辑回归中 xff0c 可以使用二项Logistic回归来预测二元结果 xff0c 或者可以使用多项Logistic回归来预测多类结
spark
MLlib
之分类和回归算法