基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

2019-04-14 747

0 相关源码

1 回归分析概述

1.1 回归分析介绍

◆ 回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的

◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用

◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型 ,不再赘述

1.2 Spark中集成的回归算法

◆ Spark实现的回归算法很丰富 ,有很多模型同样可以用于分类

官方文档回归算法列表

1.3 回归与分类的区别与联系

2 线性回归算法概述

2.1 线性回归简介

◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合

◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示

◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示

2.2 使用线性回归的前提条件

◆ 自变量与因变量之间具有线

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2019-04-15

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前言碎语为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家分享具体的组件概念以及api设计。 Apache Flink是什么？ Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。上面是非常官方的描述，说白了我们为什么选择Flink，是因为他在社区口碑非常不错。在国内的话有阿里这种大数据大流量的公司一直在输出，当然像腾讯、华为、饿了么、滴滴等也都有使用Apache Flink。进入正题本篇博文涉及到的软件工具以及下载地址： Apache Flink ：https://flink.apache.org/downloads.html Netcat：http...

2019-04-15

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资源下载

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Nacos

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。