Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——基础统计(Basic statistics)
下面是章节基础统计的目录(其他内容参见全文目录)
汇总统计(Summary statistics)
相关系数(Correlations)
分层抽样(Stratified sampling)
假设...
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Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——数据类型(Data Types)
下面是章节数据类型的目录(其他内容参见全文目录)
局部向量[Local vector]
标记点[Labeled point]
局部矩阵[Local matrix]
分布式矩阵[Distrib...
Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——优化(Optimization)
下面是章节优化的目录(参见全文目录)
数学描述
梯度下降(Gradient descent)
随机梯度下降 (SGD)
分布式SGD的更新机制
有限内存BFGS(Lim...
Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——树的集成(ensembles of trees)
下面是章节树的集成的目录(参见决策树，其他内容参见全文目录)
梯度提升树 vs. 随机森林
随机森林
基础算法
训练
预测
使用建...
Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——决策树(decision trees)
下面是章节决策树的目录(其他内容参见全文目录)
基础算法
节点不纯度和信息增益（Node impurity and information gain）
分裂候选集（Split can...
Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——线性模型(Linear Models)
下面是章节线性模型的目录(其他内容参见全文目录)
数学公式
损失函数(Loss functions)
正则化(Regularizers)
优化(Optimization)
分...
LINUX下快速安装Spark[原创]
Spark作为一种通用且高性能的计算框架，不仅在性能上相对于hadoop mapreduce有了很大的提升；在易用性上也运超hadoop, 不只提供了map/reduce计算接口，还提供...