上节记录了spark机器学习的数据相关结构，主要是向量与矩阵，本节记录一些基于这些数据结构的统计量。在做机器学习中，我们经常需要用到一些向量或者矩阵的统计量，比如求一个向量的均值、方差，求一堆向量的均值向量、协方差等等。spark机器学习工具包主要是mllib，而里面的统计量主要调用的是Statistics类库。基本统计量与距离计算基本统计量存在于Statistics库下面的colStats方法里
转载
2023-12-16 21:19:10
95阅读
1、理论1.1 间隔与间隔最大化 给定训练样本样本集D={(X1,y1),(X2,y2), (X3,y3),…,(Xm,ym)}，其中yi{-1, +1}。 对于一个二分类问题，我们的基本思想是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开
文章目录什么是向量化查询执行列式存储Spark向量化查询执行Hive向量化查询执行参考 什么是向量化查询执行在标准的查询执行系统中，每次只处理一行数据，每次处理都要走过较长的代码路径和元数据解释，从而导致CPU使用率非常低。而在向量化查询执行中，每次处理包含多行记录的一批数据，每一批数据中的每一列都会被存储为一个向量（一个原始数据类型的数组），这就极大地减少了执行过程中的方法调用、反序列化和不必
转载
2023-06-07 14:35:35
168阅读
# Spark支持向量机实现步骤
本文将介绍如何使用Spark实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法。SVM是一种常用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在高维空间中寻找一个最优的超平面来实现分类。以下是实现SVM的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备与加载 |
| 步骤二 | 特征工程与数据预处理 |
|
原创
2023-09-14 19:02:18
122阅读
五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 yi代表的是数据的类别，+1代表正例，-1代表负例） 代入数据，通过化简可以得到如下约束条件的表达式。 将数据代入上式得到 由于α1+α2-α3=0 -
1、支持向量机算法原理支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳平衡，以求获得最好的推广能力。SVM可以用
简介spark MLlib官网：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.htmlmllib是spark core之上的算法库，包含了丰富的机器学习的一系列算法。你可以通过简单的API来构建算法模型，然后利用模型来进行预测分析推荐之类的。它包含了一些工具，如：1）算法工具：分类、回归、聚类、协同等2）特征化工具：特征提取、转换、降
转载
2023-07-14 14:11:44
49阅读
支持向量机算法 支持向量机要解决的问题 SVM在2012年之前效果很好，取得了很多成绩。可以说是一统天下。 现在SVM遇到了一个强劲的对手Neural Net，但也没有完全取代SVM，SVM任有其使用场景。 面试中很容易被问到SVM，基本上必问。（线性回归，贝叶斯，可能会被问到。） SVM是经典的二
原创
2021-07-22 09:47:07
777阅读
写在前面博主现在在学《统计学习方法》这本书，折腾支持向量机也有半个月多了，之前一直想要把支持向量机搞懂，所以就想集中一段时间来学支持向量机，但是因为懒惰，断断续续地磨了很久。这两天终于实现了支持向量机，这里想把代码分享给大家。 代码主要参考了两个网友的实现，这里给出参考的网页链接：参考代码 参考的两个代码都有比较模糊的地方。而我的代码也没好到哪里去，但是代码中每个地方对应于什么内容都有注释，相对会
转载
2023-11-03 20:31:55
39阅读
目录1，SVM 的实现2，准备数据集3，数据预处理4，构造分类器5，总结 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念，本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题。1，SVM 的实现SVM 算法即可以处理分类问题，也可以处理回归问题。sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法：
LinearSVC：用于处理线性分类问题。
SVC：用于处理非线性分类问题。
LinearSVR：用于处
SVM压制了神经网络好多年，如果不考虑集成学习算法，不考虑特定的训练集，在分类算法中SVM表现排第一。 SVM是一个二元分类算法。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。 间隔最大化使它有别于感知机。 SVM包括核技巧，使它成为非线性分类器。线性可分支持向量机，又称硬间隔支持向量机；通过软间隔最大化学习的线性分类器为线性支持向量机，又称软间隔支持向量机；当训练及
# Spark MLlib支持向量机实现教程
## 概述
在这篇文章中，我们将教会一位刚入行的小白如何使用Spark的MLlib库实现支持向量机（SVM）算法。我们将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释，以帮助你更好地理解和实践。
## 整体流程
下面是使用Spark MLlib实现支持向量机的整体流程。我们将使用一个表格来展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2023-09-14 08:42:03
94阅读
ScalaNLP是一套机器学习和数值计算的库，主要是关于科学计算、机器学习和自然语言处理（NLP）的，里面包含三个库，Breeze、Epic和Puck。其中Breeze是机器学习和数值计算库，Epic是一种高性能统计分析器和结构化预测库，Puck是一个快速GPU加速解析器。常用类型转换apitoArray转为Breeze toBreeze
稠密转稀疏 toSparse
Mllib转ML asML
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。支持向量机是最常用也是大家最熟悉的算法，你可能不懂其算法原理，但你绝对听说过这种算法。今天算法研习第三节就来说说关于向量机的基本思想，具体有以下五个问题。1、什么是SVM？2、超平面和支持向量3、SVM内核4、特征选择5、Python调用SVM什么是SVM支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，可用于许多不同的任务。SVM的主要目标
目录一、支持向量机要解决的问题Support Vector Machine决策边界二、距离与数据定义距离的计算数据标签三、目标函数推导优化的目标目标函数四、拉格朗日乘子法求解目标函数拉格朗日乘子法SVM求解五、化简最终目标函数SVM求解六、求解决策方程SVM求解实例七、软间隔优化soft-margin八、核函数的作用低维不可分问题举例九、知识点总结一、支持向量机要解决的问题Support Vect
SVM算法代码及注释import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris #鸢尾花数据集
from sklearn.svm import SVC
import warnings
# 消除警告
warnings.filterwarnings('ignore')
# 数据
转载
2023-12-09 20:43:10
91阅读
上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题，本文我们讲一个更强大的分类模型。本文依旧侧重代码实践，你会发现我们解决问题的手段越来越丰富，问题处理起来越来越简单。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一。它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务。一、什么是支持向量机SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界，这个边界上的实例叫做支持向量，它们
转载
2023-07-19 11:29:45
5阅读
支持向量机（SVM)的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，是一种二分类器，使用核函数后可以用于非线性分类。支持向量机可以分为以下几种类型：线性可分支持向量机：也称硬间隔支持向量机。线性支持向量机：也称软间隔支持向量机，当数据近似线性可分时，通过软间隔最大化。非线性支持向量机：，当书记不可分时，通过核函数及软间隔最大化，获得一个支持向量机一：线性可分支持向量机：假设训练集可以在特征空间
文章目录简介原理硬间隔支持向量对偶问题软间隔核函数SMO算法小结多分类问题回归问题应用示例 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家简介支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和
支持向量回归现在我们来考虑支持向量机得回归问题对于样本，传统的回归模型通常直接基于输出与真实输出之间的差别来计算损失，当且仅当和完全相同时，损失才为零。于此不同，支持向量回归(SVR)假设我们能容忍和之间最多有的偏差，即仅当和之间的差别绝对值大于时才计算损失。于是问题可形式化为其中为正则化常数，是-不敏感损失函数。引入松弛变量和，式子重写为：-不敏感损失函数拉格朗日函数为：对的偏导为零，可得带入上
转载
2023-07-04 17:24:08
172阅读
