一、POM文件配置方法第一步：在POM文件中配置spark-mllib依赖org.apache.sparkspark-mllib_${spark.version.scala}${sp

一个例子类关系图创建用LBFGS求解LR的类运行模型模型优化1损失与梯度的计算2LR目标函数梯度计算3LR正则项计算及梯度更新模型预测总结1.一个例子//0.LogisticRegressionWithLBFGSExample#main()defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("lr").setMas

OneHotEncoder(独热编码):采用01编码的一种算法，具体细节可百度。优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。缺点：当类别的数量很多时，特征空间会变得非常大。在这种情况下，一般可以用PCA来减少维度。而且onehotencoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。defOneHotEncode

目前主流的分布式架构包括：1.基于mapreduce模型的spark-mllib，采用数据分布式+同步的模式，缺点是对异步和模型分布式不支持，但是社区完善。

Spark-MLlib实例——逻辑回归，应用于二元分类的情况，这里以垃圾邮件分类为例，即是否为垃圾邮件两种情况。

1.数据分布式机器学习（例如spark-mllib）：Spark是使用scala实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了java,scala,python,R等语言的调用接口.Spark的主要特点还包括

协同过滤协同过滤概述协同过滤算法是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法，也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法。协同过滤算法的确认就是标准推荐算法作为一种可行的机器推荐算法标准步入正规。基于用户的推荐基于用户推荐的过滤算法可以理解为：用户1喜欢物品1，物品3，物品5；用户3喜欢物品1，物品5。从图上可以看出，用户1和用户2选择上的偏好更相似，所以给用户3推荐物品3是合理的。基于物品的推荐基

FeatureHasher:将不同数据类型通过hash算法转换成特征向量。如String、bool、int等等。defFeatureHasher():Unit={importorg.apache.spark.ml.feature.FeatureHashervalspark:SparkSession=SparkSession.builder().appName("implicits").master

（1）数据1,2011-01-01,1,0,1,0,0,6,0,1,0.24,0.2879,0.81,0,3,13,162,2011-01-01,1,0,1,1,0,6,0,1,0.22,0.2727,0.8,0,8,32,403,2011-01-01,1,0,1,2,0,6,0,1,0.22,0.2727,0.8,0,5,27,32含义instant,dteday,season,yr,mnth,

今天在公司弄spark机器学习时，发现spark的mllib包下载下来了，但到自己的scala文件中一直引入不进去，后来一点一点排查这问题，发现在pom文件中引入spark-mllib包的时候，多加了一个

Spark-MLlib实例——逻辑回归，应用于二元分类的情况，这里以垃圾邮件分类为例，即是否为垃圾邮件两种情况。

然后，我复习了一下之前spark-mllib，感觉思路一下子清晰了很多，因为理解了调的包是个什么东西了,而且还知道了spark自带的数据结构“LabeledPoint”，这种数据结构让spark使用自己的监督学习算法的包的时候与

算法实现基于spark-mllib数据来源：数据源：某批发经销商的客

mllib数据类型LocalVector：整数索引下标，从0开始；存储double类型的值，而且只存储在单台机器上。两种类型的vectordense：密集型向量，就是将所有值存储在数组中。包括0值；[1.0,0.0,3.0]；类型对象：DenseVectorsparse：稀疏型向量，两个平行数组，分别表示小标和值;(3,[0,2],[1.0,3.0]);3表示向量有三个值，第一个数组[0，2]表示

在Python里，直接用LFM就可以，在scala里边，借助spark-mllib的ALS模型，可以理解ALS是在spark里LFM思想的解决方案。

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，可以使用二项Logistic回归来预测二元结果，或者可以使用多项Logistic回归来预测多类结果。使用该family参数在这两种算法之间进行选择，或者保持不设置，Spark将推断出正确的变量。通过将family参数设置为“多项式”，可以将多项逻辑回归用于二进制分类。它将产生两组系数

Tokenization（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。默认情况下，参数“pattern”为划分文本的分隔符。或者可以指定参数“gaps”来指明正则“patten”表示“tokens”而不是分隔符，这样来为分词结果找到所有可能匹配的情况。调用：Scala：importorg.apache.

Spark-MLlib实例——决策树通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：[plain]viewplaincopy女儿：多大年纪了？

//会调用Spark-Mllib库就是懂DataMining？

前言：在数据圈子里，有很多数据工具来辅助做一些简单的数据挖掘工作，最常听到的就是Python和R的算法库，毕竟大部分业务人员接触单机环境下的场景会比较多。当然也有做大数据开发的工程师，迎着潮流接触些Spark相关的算法库，做些调参的工作。有了这些尝试以后，很多人会自然而然认为数据挖掘也就这么回事，我也要跳槽，要高薪。说明：本文槽点不少，仅限于有一定心理承受能力的读者继续阅读下去。快年底了，跳槽频繁

Spark-MLlib机器学习相关的数据类型，位于org.apache.sparkmllib包内。1、Vector 数学向量，MLlib既支持稠密向量也支持稀疏向量。稠密向量：向量的每一位都存储下来。

Spark-MLlib实例——垃圾邮件分类1、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数： 1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD

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在许多的现实生活中的很多场景中，我们常常只能接触到隐性的反馈（例如游览，点击，购买，喜欢，分享等等）在MLlib中所用到的处理这种数据的方法来源于文献： CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets。本质上，这个方法将数据作为二元偏好值和偏好强度的一个结合，而不是对评分矩阵直接进行建模。因此，评价就不是与用户对商品的显性评分而是和所观察到的用户