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MLlib
汪文涛
2016.3.8
DataTypes
目录
BasicStatistics
ClassificationandRegression
FeatureExtractionandTransformation
DataTypes
Vector
Labeledpoint
DataTypes
Matrix
RowMatrix
IndexedRowMatrix
CoordinateMatrix
BlockMatrix
BasicStatistics
Summarystatistics
RDD[Vector]
Statistics.colStats()
MultivariateStatisticalSummary
max,min,mean,variance,numberofnonzeros,count
BasicStatistics
Correlations
RDD[Double]
Statistics.corr()
Double
X
Y
RDD[Vector]
Statistics.corr()
Matrix
pearsonorspearman
BasicStatistics
Stratifiedsampling
RDD[(K,V)]
sampleByKey
RDD[(K,V)]
withReplacement(true/false)
fractions(Map[K,Double])
ClassificationandRegression
SVMs
1.SVMWithSGD(Object)
Input:
input:RDD[LabeledPoint],
numIterations:Int,
stepSize:Double,
regParam:Double,
miniBatchFraction:Double,
initialWeights:Vector
(SVMWithSGD.train)
Output:
SVMModel
Predict:
SVMModel.predict(features)
SVMs
2.SVMWithSGD(Class)
valsvmAlg=newSVMWithSGD()
svmAlg.optimizer.
setNumIterations(200).
setRegParam(0.1).
setUpdater(newL1Updater)
valmodelL1=svmAlg.run(training)
ClassificationandRegression
DecisionTrees
Input
numClasses:Numberofclasses(forClassificationonly)
categoricalFeaturesInfo:Specifieswhichfeaturesarecategoricalandhowmanycategoricalvalueseachofthosefeaturescantake
maxDepth:Maximumdepthofatree
minInfoGain:Foranodetobesplitfurther,thesplitmustimproveatleastthismuch
maxBins:Numberofbinsusedwhendiscretizingcontinuousfeatures
impurity:Impuritymeasure(discussedabove)usedtochoosebetweencandidatesplits
trainingData
trainClassifier,trainRegressorortrain(algo:ClassificationorRegression)
Output
DecisionTreeModelthatcanbeusedforprediction
RandomForests,Gradient-BoostedTrees
ClassificationandRegression
NaiveBayes
Input
input:RDDof`(label,arrayoffeatures)`pairs.Everyvectorshouldbeafrequencyvectororacountvector
lambda:Thesmoothingparameter
modelType:ThetypeofNBmod
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