引 言 在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...分类、聚类等，本文中会介绍多种模型的使用方式以及使用一些模型来实现简单的案例。...LinearRegression 线性回归 RandomForestRegressor 随机森林回归（预测） 聚类 BisectingKMeans 二分K均值算法 KMeans K均值算法 GaussianMixture...（rmse）:{}'.format(rmse)) # 测试数据的均方根误差（rmse）:5.624145397622545 ?...04 评估器应用（聚类） from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from
[72e84c3a1c4c5cc2a41aa1cbf655d7d3.png] 分类的目的就是分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型，采用该种方法(模型)将隐含函数表示出来...其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。....png] （1）聚类算法 聚类（Clustering） 是机器学习中一类重要的方法。...Spark的MLlib库提供了许多可用的聚类方法的实现，如 K-Means、高斯混合模型、Power Iteration Clustering（PIC）、隐狄利克雷分布（LDA） 以及 K-Means...（2）K-Means聚类 K-Means 是一个迭代求解的聚类算法，其属于划分（Partitioning） 型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量
实用工具：线性代数，统计，数据处理等工具 特征工程：特征提取，特征转换，特征选择 常用算法：分类，回归，聚类，协同过滤，降维 模型优化：模型评估，参数优化。...DecisionTreeRegressionModel: uid=DecisionTreeRegressor_06213a3aaeb0, depth=2, numNodes=5, numFeatures=692 六，聚类模型...Mllib支持的聚类模型较少，主要有K均值聚类，高斯混合模型GMM，以及二分的K均值，隐含狄利克雷分布LDA模型等。...1，K均值聚类 from pyspark.ml.clustering import KMeans from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator...Bisecting k-means Bisecting k-means是一种自上而下的层次聚类算法。
该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法， HashingTF : 生成词频率向量。它采用词集合并将这些集合转换成固定长度的特征向量。在文本处理中，“一组词”可能是一袋词。...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。...LinearRegression：最简单的回归模型，它假定了特征和连续标签之间的线性关系，以及误差项的正态性。...DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。 3、聚类 聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。...BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。
Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法； 目录：...输入列； 输出列； K-means k-means是最常用的聚类算法之一，它将数据聚集到预先设定的N个簇中； KMeans作为一个预测器，生成一个KMeansModel作为基本模型； 输入列 Param...Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法：所有数据点开始都处在一个簇中，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means...要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans是一个预测器，并生成BisectingKMeansModel作为基本模型； 与K-means相比，二分K-means的最终结果不依赖于初始簇心的选择...，这也是为什么通常二分K-means与K-means结果往往不一样的原因； from pyspark.ml.clustering import BisectingKMeans # Loads data
常见的算法有回归分析和统计分类 非监督式学习 与监督式学习相比，训练集没有人为标注的结果，常见的算法有聚类 半监督式学习 训练集部分被标识，部分没有被标识。...近邻算法 聚类算法 对离散值预测，事前对分类未知，如k-means算法 神经网络 模拟生物神经网络，可以用来解决分类和回归问题感知器神经网络(Perceptron Neural Network) ，反向传递...近邻算法 聚类算法 对离散值预测，事前对分类未知，如k-means算法 神经网络 模拟生物神经网络，可以用来解决分类和回归问题 感知器神经网络(Perceptron Neural Network)...均方误差是回归任务中最常用的性能度量，基于均方误差最小化来进行模型求解的方法成为最小二乘法。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线上的欧式距离之和最小。...所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。 训练模型很好用，测试时候误差较大 参考
采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？ 用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些？...； 和其他基本方法的对比； 个人感觉高频话题是 SVM、LR、决策树（决策森林）和聚类算法，要重点准备； 算法要从以下几个方面来掌握: 产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有 Online...KMeans算法有两个主要步骤：1、确定k个中心点；2、计算各个点与中心点的距离，然后贴上类标，然后针对各个类，重新计算其中心点的位置。...初始化时，可以设定k个中心点的位置为随机值，也可以全赋值为0。 KMeans的实现代码有很多，这里就不写了。...拟使用线性、二次、高次等函数进行拟合 线性：f(x)=ax+b 二次：f(x)=ax^2+bx+c 三次：f(x)=ax^3+bx^2+cx+d （1）请依次列出线性、二次、三次拟合的误差函数表达式（2
一、核心功能： ML提供的算法包括： 分类：逻辑回归，原生Bayes算法 回归：线性回归，生存回归 决策树，随机森林，梯度提升决策树 推荐：交替最小二乘法（ALS） 聚类：K-means，高斯混合（GMMS...pipeline并行处理 模型评估和超参数调优 模型持久化：保存和加载模型 二、mllib和其他竞品 2.1 mllib和Pandas/sklearn 你也许要问Spark提供这些机器学习的库和Python...PATH中 export PATH=$PATH:/usr/local/spark/bin 安装pyspark pip install pyspark 3.2 mllib 我们先把spark的repo下载下来...：训练模型和使用模型预测。...，再使用训练数据集合评估模型的均方误差。
,uk 来表示聚类中心，用?(1),?(2),…,?(?)来存储与第?...高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。...3.2 GMM与K-Means相比 高斯混合模型与K均值算法的相同点是： 它们都是可用于聚类的算法； 都需要 指定K值； 都是使用EM算法来求解； 都往往只能收敛于局部最优。...例 如，K均值聚类可以用误差平方和来评估，但是基于密度的数据簇可能不是球形， 误差平方和则会失效。在许多情况下，判断聚类算法结果的好坏强烈依赖于主观 解释。...我们可以观察聚类误差是否随聚类类别数 量的增加而单调变化，如果数据是基本随机的，即不存在非随机簇结构，那么聚 类误差随聚类类别数量增加而变化的幅度应该较不显著，并且也找不到一个合适 的K对应数据的真实簇数
高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 3.2 GMM与K-Means相比 4. 聚类算法如何评估 5. 代码实现 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？...高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。...3.2 GMM与K-Means相比 高斯混合模型与K均值算法的相同点是： 它们都是可用于聚类的算法； 都需要 指定K值； 都是使用EM算法来求解； 都往往只能收敛于局部最优。...例 如，K均值聚类可以用误差平方和来评估，但是基于密度的数据簇可能不是球形， 误差平方和则会失效。在许多情况下，判断聚类算法结果的好坏强烈依赖于主观 解释。...我们可以观察聚类误差是否随聚类类别数 量的增加而单调变化，如果数据是基本随机的，即不存在非随机簇结构，那么聚 类误差随聚类类别数量增加而变化的幅度应该较不显著，并且也找不到一个合适 的K对应数据的真实簇数
3、训练分类模型并预测居民收入 在主成分分析的基础上，采用逻辑斯蒂回归，或者决策树模型预测居民收入是否超过50K；对Test数据集进行验证。...该数据集类变量为年收入是否超过50k，属性变量包含年龄、工种、学历、职业、人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。...聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的流水线（Pipeline）API。...、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类算法（如K-means和层次聚类）、推荐系统（如协同过滤和基于矩阵分解的方法）等。...模型持久化与加载: MLlib 支持将训练好的模型保存到磁盘，并且可以方便地加载模型进行预测和推理。这样，在实际应用中，可以将模型部署到生产环境中，进行实时的数据处理和预测。
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。...模型验证、误差分析 通过测试数据，验证模型的有效性，观察误差样本，分析误差产生的原因，往往能使得我们找到提升算法性能的突破点。误差分析主要是分析出误差来源与数据、特征、算法。...时间复杂度：O(T * n * k * m) 空间复杂度：O(（ n + k ） * m) n:元素个数，k:聚类中心数，m:每个元素的特征项个数，T:迭代的次数 4 深度学习 4.1 神经网络...这里给出之前在导师公司做的一个解决方法： 1.根据用户特征，按照一定规则给用户打上基础标签。 2.根据基础标签，做聚类，得到K个聚类中心。...3.各个聚类中心下的各个用户的所有（商品特征，是否购买）作为训练集，训练出K个二分类模型。 4.测试数据根据其用户特征与各中心的距离，将其归为最近的聚类重心C下。
(主题：词汇) 推荐系统是信息过滤系统的一个子类，旨在预测用户对产品的偏好或评级。推荐系统广泛应用于电影、新闻、科研文章、产品、音乐等领域。 4.不看聚类，如何选择k均值聚类算法中的k值?...(聚类算法) k均值聚类算法中，k值的选取有两种方法。一种方法是手肘法，y轴指某个误差函数，x轴指聚类的数量，如果整个图的形状像一个手臂的话，那肘部对应的值就是最佳的聚类数量。...轮廓系数法指用范围在-1到1之间的轮廓系数来描述每个簇的数量，系数越大的聚类通常则为最佳聚类数。 5.线性回归和逻辑回归有什么区别?...(主题：算法) 偏差指的是由于机器学习算法过度简化而在模型中引入的误差。偏差会导致欠拟合。如果在欠拟合时训练模型，模型会做出简化的假设，使目标函数更易于理解。...有时模型会从训练数据集中学习噪声数据，导致在测试集中表现不佳。方差会导致高灵敏度和过拟合。 通常，当模型的复杂度增加时，模型中低偏差导致的误差就会减少。
聚类 D.关联规则挖掘 20、字典a = {k1':'v1','k2':'v2';k3':'v3'}， 以下哪个语句执行后，a的值为{k1': 'Vv1', 'k2':'v2'} ( ABD )。...回归模型、 KNN算法、 决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等 D.分类模型的误差可分 为训练误差和泛化误差 26、下列( ACD )是有序的。...A.文本总结 B.文本分类 C.文本聚类 D.关联规则 28、线性模型的基本形式有( ABCD )。...正确 ●错误 45、在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。 正确 ●错误 46、Python中使用elif,而不是else if。...●正确 错误 49、集合具有互异性，定义集合时不允许出现相同的元素。 ●正确 错误 50、神经网络中最基本的成分是神经元模型。 ●正确 错误
各有什么优缺点 l 什么是结构误差和经验误差？训练模型的时候如何判断已经达到最优？ l 模型的“泛化”能力是指？如何提升模型泛化能力？ l 如何选择合适的模型评估指标？...l 如何评判模型是过拟合还是欠拟合？遇到过拟合或欠拟合时，你是如何解决？ l 你是如何针对应用场景选择合适的模型？ l 如何选择模型中的超参数？有什么方法，并说说其优劣点 l 误差分析是什么？...l 如何评估聚类效果？ l 超参数类的个数k如何选取？ l Kmeans有哪些优缺点？是否有了解过改进的模型，举例说明？...l 试试证明kmeans算法的收敛性 l 除了kmeans聚类算法之外，你还了解哪些聚类算法？简要说明原理？ PCA降维 l 为什么要对数据进行降维？它能解决什么问题？...二、数学相关 ---- 1、 概率论和统计学 l 说说你是怎样理解信息熵的？ l 能否从数据原理熵解析信息熵可以表示随机变量的不确定性？ l 怎样的模型是最大熵模型？它有什么优点？
User1 手机 智能手机 iphone 台式机 … User2 手机 iphone 笔记本电脑 三星手机 … User3 htc 平板电脑 手机 … （1）根据以上数据结构对关键词进行KMeans聚类...KMeans算法有两个主要步骤：1、确定k个中心点；2、计算各个点与中心点的距离，然后贴上类标，然后针对各个类，重新计算其中心点的位置。...初始化时，可以设定k个中心点的位置为随机值，也可以全赋值为0。 KMeans的实现代码有很多，这里就不写了。...拟使用线性、二次、高次等函数进行拟合 线性：f(x)=ax+b 二次：f(x)=ax^2+bx+c 三次：f(x)=ax^3+bx^2+cx+d （1）请依次列出线性、二次、三次拟合的误差函数表达式（2...对于这种情况，可以尝试几次随机的初始θ，看最后convergence时，得到的向量是否是相似的。 （3）下图给出了线性、二次和七次拟合的效果图。请说明进行数据拟合时，需要考虑哪些问题。
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法...Clustering(聚类)： K-Means， K-Mediods， 二分K-Means， FK-Means， Canopy， Spectral-KMeans(谱聚类)，...GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决)， K-Pototypes，CLARANS(基于划分)， BIRCH(基于层次)， CURE(基于层次)， DBSCAN(基于密度)，...VariableSimplex Methods(可变单纯形法)， Gradient Descent Methods(梯度下降法)， Newton Methods(牛顿法)， Quasi-NewtonMethods(拟牛顿法...异常点检测算法)： Statistic-based(基于统计)， Distance-based(基于距离)， Density-based(基于密度)， Clustering-based(基于聚类
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE...Clustering(聚类)： K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(谱聚类)，GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决...NN(Neural Network神经网络)： ANN(Artificial Neural Network 人工神经网络)，BP(Error BackPropagation 误差反向传播) Deep Learning...VariableSimplex Methods(可变单纯形法)，Gradient Descent Methods(梯度下降法)，Newton Methods(牛顿法)，Quasi-NewtonMethods(拟牛顿法...Detection(异常点检测算法)： Statistic-based(基于统计)，Distance-based(基于距离)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚类
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error均方误差)，LMS(LeastMean Square最小均方)，LSM(Least Square Methods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood...Clustering(聚类)： K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(谱聚类)，GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决...NN(Neural Network神经网络)： ANN(Artificial Neural Network人工神经网络)，BP(Error BackPropagation误差反向传播) Deep Learning...VariableSimplex Methods(可变单纯形法)，Gradient Descent Methods(梯度下降法)，Newton Methods(牛顿法)，Quasi-NewtonMethods(拟牛顿法...Detection(异常点检测算法)： Statistic-based(基于统计)，Distance-based(基于距离)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚类
2.3 包含内容 •分类、聚类、回归•特征工程•模型选择、调优 2.4 KNN 算法 api sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)...根据p的不同，闵氏距离可以表示某一 类/种 的距离。...余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反余弦取最小值-1。...，与此同时带来的问题是「学习」的估计误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合； 2) 选择较大的K值，就相当于用较大领域中的训练实例进行预测，其优点是可以减少学习的估计误差...3) K=N（N为训练样本个数），则完全不足取，因为此时无论输入实例是什么，都只是简单的预测它属于在训练实例中最多的类，模型过于简单，忽略了训练实例中大量有用信息。
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