2017年5月24日
Spark2.1.0安装
摘要： 1.解压安装spark tar zxf spark-2.1.O-bin-2.6.0-CDH5.10.0.tgz 2.修改配置文件 vim /etc/profile export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.1.O export PATH=$PATH:$SPARK_HO 阅读全文
posted @ 2017-05-24 17:42 鱼果说 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Spark2.1.0编译
摘要： 1.下载spark源码包 http://spark.apache.org/downloads.html 2.安装Scala与maven，解压spark源码包 安装Scala： tar zxf scala-2.11.8.tar 修改vim /etc/profile export SCALA_HOME= 阅读全文
posted @ 2017-05-24 17:41 鱼果说 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年5月23日
cdh-5.10.0搭建安装
摘要： 1.修改主机名为master, slave1, slave2 vim /etc/sysconfig/network HOSTNAME = master HOSTNAME = slave1 HOSTNAME = slave2 2.修改hosts文件（三个节点都要设置） vim /etc/hosts 1 阅读全文
posted @ 2017-05-23 17:11 鱼果说 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年1月9日
八、频繁模式挖掘Frequent Pattern Mining
摘要： 频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining): 频繁项集挖掘是通常是大规模数据分析的第一步，多年以来它都是数据挖掘领域的活跃研究主题。建议用户参考维基百科的association rule learning 了解更多信息。MLlib支持了一个并行的FP-growth，FP-grow 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:48 鱼果说 阅读(4417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
七、特征提取和转换
摘要： TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示，文档用d表示，语料用D表示，那么文档频度DF(t, D)是包含单词t的文档数。 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:43 鱼果说 阅读(3158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
六、降维
摘要： 降维[Dimensionality Reduction]: 降维 是减少变量数量的过程。它可以用来从含有噪声的未加工特征中提取潜在特征，或者在维持原来结构的情况下压缩数据。MLlib提供了类RowMatrix 上的降维支持。 奇异值分解 (SVD): 奇异值分解(SVD)将一个矩阵分解为三个矩阵：U 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:41 鱼果说 阅读(622) 评论(0) 推荐(0) 编辑
五、聚类
摘要： 聚类: 聚类是一个无监督学习问题，我们基于相似的特性将数据分组成多个子集。聚类通常用于探索性分析或者作为分层监督学习管道（每个簇训练不同的分类或者回归模型）的组件。 MLlib支持下面的几个模型： K均值(K-means) 高斯混合(Gaussian mixture) 幂迭代聚类(Power ite 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:40 鱼果说 阅读(1404) 评论(0) 推荐(0) 编辑
四、协同过滤
摘要： 协同过滤[Collaborative filtering]: 协同过滤(Collaborative filtering)是推荐系统的一个常用算法。这个技术的目的在于填充user-item矩阵中的缺失项。MLlib当前支持基于模型的协同过滤，在这种方法中，用户和产品通过一个小的潜在因素（latent 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:37 鱼果说 阅读(477) 评论(0) 推荐(0) 编辑
三、分类与回归（线性模型）
摘要： 数学公式[Mathematical formulation]： 很多标准的机器学习方法都可以归结伟凸优化问题。 例如，寻找凸函数f(w)极小值的任务（w[weights]为d维权值向量，它是函数f的自变量）。比较正式地，我们可以将之写作优化问题:min f(w), w∈Rd，其目标函数如下： 这里向 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:34 鱼果说 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
二、MLlib统计指标之关联/抽样/汇总
摘要： 汇总统计[Summary statistics]: Summary statistics提供了基于列的统计信息，包括6个统计量：均值、方差、非零统计量个数、总数、最小值、最大值。 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache. 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:29 鱼果说 阅读(452) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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