基于Spark如何实现SVM算法？这里有一份详尽的开发教程（含代码）-低调大师

基于Spark如何实现SVM算法？这里有一份详尽的开发教程（含代码）

2017-08-01 618

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一种有监督的学习模型，它的核心有两个：一、核函数(kernel trick)；二、序列最小优化算法SMO（Sequential minimal optimization）是John Platt在1996年发布的用于训练SVM的有效算法。本文不打算细化SVM支持向量机的详细推倒算法，只涉及以上两点的内容做一个说明，最后给出算法实现和一个实验对比图。

核函数

核函数在处理复杂数据时效果显著，它的做法是将某一个维度的线性不可分数据采取核函数进行特征空间的隐式映射到高维空间，从而在高维空间将数据转化为线性可分，最后回归到原始维度空间实施分类的过程，常见的几个核函数如下：

多项式核：

高斯核（径向基函数）:

线性核：

即是两个矩阵空间的内积。

SMO算法流程

SMO的主要两个步骤就是

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storm从入门到放弃(一)，storm介绍

背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司，恰巧又是毕业季，所在部门招了20多个应届毕业生，本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训，特此将整理的文档分享出来。原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7274361.html 微信：intsmaze 避免微信回复重复咨询问题，技术咨询请博客留言。 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理。 Storm核心组件 Nimbus：负责资源分配和任务调度，Nimbus对任务的分配信息会落到zookeeper上面的目录下。 Supervisor：负责去zookeeper上的指定目录接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。（它是当前物理机器上的管理者）--通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。 Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。 Task：worker中每一...

2017-08-02

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考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 1. OpenRefine 这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。 2. Hadoop 大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模...

2017-08-02

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