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Spark MLlib - Decision Tree源码分析

以决策树作为开始,因为简单,而且也比较容易用到,当前的boosting或random forest也是常以其为基础的 决策树算法本身参考之前的blog,其实就是贪婪算法,每次切分使得数据变得最为有序 那么如何来定义有序或无序? 无序,node impurity 对于分类问题,我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题,我们用方差Variance来表示无序程度,方差越大,说明数据间差异越大 information gain 用于表示,由父节点划分后得到子节点,所带来的impurity的下降,即有序性的增益 MLib决策树的例子 下面直接看个regression的例子,分类的case,差不多, import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils // Load and parse the data file. // Cache the data since we will use it again to compute train...

深入理解Spark:核心思想与源码分析. 3.8 TaskScheduler的启动

3.8 TaskScheduler的启动 3.6节介绍了任务调度器TaskScheduler的创建,要想TaskScheduler发挥作用,必须要启动它,代码如下。 taskScheduler.start() TaskScheduler在启动的时候,实际调用了backend的start方法。 override def start() { backend.start() } 以LocalBackend为例,启动LocalBackend时向actorSystem注册了LocalActor,见代码清单3-30所示。 3.8.1 创建LocalActor 创建LocalActor的过程主要是构建本地的Executor,见代码清单3-36。 代码清单3-36 LocalActor的实现 private[spark] class Local

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