sparkmlib算法使用有代码输入输出.docx

目录笫1章分类与回归61. 1支持向量机61.1.1 算法描述和定义61.1.2 输入参数和含义71.1.3代码展示71.1.4应用场景81.2逻辑回归81.2.1 算法描述和定义81.2.2 输入参数和含义81.2.3代码展示81.2.4应用场景81.3 线性回归91.3.1 算法描述和定义91.3.2 输入参数和含义101.3.3 代码展示101.3.4 应用场景101.4 朴素贝叶斯111.4.1 4.1算法描述和含义111.4.2 输入参数和含义111.4.3 代码展示111.4.4 应用场景121.5 决策树121.5 .1算法描述和定义121.5.2 输入参数和含义121.5.3 代码展示121.5.4 应用场景131.6 随机森林141.6.2 算法描述和定义141.6.3 输入参数和含义141.6.4 代码展示141.6.5 应用场景151.7 梯度提升树151.7 .1算法描述和定义151.7.2 输入参数和含义151.7.3 代码展示151.7.4 应用场景171.8 保序回归171.8.2 算法描述和定义171.8.3 输入参数和含义171.8.4 代码展示171.8.5 应用场景18第2章协同过速192.1 算法描述和定义192.2 输入参数和含义192.3 代码展示192.4 应用场景21第3章聚类223. 1K-MEAXS223.1.1 算法描述和定义223.1.2 输入参数和含义223.1.3 代码展示223. 1.4应用场景243.2 高斯退合243.2.1 算法描述和定义243.2.2 输入参数和含义243.2.3 代码展示253.2.4 2.4应用场景253.3 快速迭代聚类（图片）253.3.1 算法描述和定义253.3.2 输入参数和含义263.3.3 代码展示273.3.4 应用场景273.4 三层贝叶斯概率模型283.4.1 算法描述和定义283.4.2 输入参数和含义303.4.3 代码展示313.4.4 应用场景313.5 二分K-MEAXS聚类313.5.1算法描述和定义313.5.2输入叁数和含义323.5.3代码展示323.5.4应用场景333.6流K-MEANS333.6.1算法描述和定义333. 6.2输入参数和含义333.6.3代码展示333.6.4应用场景34第4章降维算法354. 1奇异值分解354.1.1 算法描述和定义354. 1.2输入参数和含义354. 1.3代码展示354. 1.4应用场景364.2主成分分析（PCA）364.2.1 算法描述和定义364.2.2 2.2输入参数和含义364.2.3 代码展示364.2.4 应用场景37第5章统计385. 1相关统计385.1.1算法描述和定义385.1.2输入参数和含义385. 1.3代码展示385. 1.4应用场景385.2 分层采样385. 2.1算法描述和定义386. 2.2输入参数和含义387. 2.3代码展示398. 2.4应用场景395.3 假设检脱395.3.1算法描述和定义395.3.2输入参数和含义391.1.3 代码展示391.1.4 应用场景5.4 流式显著性测试错误!未定义书签.错误!未定义书笠.偌误!未定义书筌.错误!未定义书签.错误!未定义书签.IO5.4.1 算法描逑和定义5.4.2 输入参数和含义5.4.3 4.3代码展示5.4.4 应用场景5.5 随机数发生器5.5.1 算法描述和定义405.5.2 输入参数和含义405.5.3 代码展示405.5.4 5.4应用场景41错误!未定义书签.错误!未定义书筌.错误!未定义书签.错误!未定义书笠.传误!未定义书笈.5.6 核密度估计5.6.1 算法描述和定义5.6.2 输入参数和含义5. 6.3代码展示6. 6.4应用场景第6章特征抽取和变换417. 1TE-IDH436.1.1算法描述和定义436.1.2输入参数和含义436.1.3代码展示436.1.4应用场景446.2词到变量446.2.1 算法描述和定义446.2.2 输入参数和含义446.2.3 代码展示456.2.4 应用场景456.3标准化466.3.1算法描逑和定义466.3.2 输入参数和含义466.3.3 代码展示466.3.4 应用场景466.4正规化466.4.1算法描述和定义166.4.2输入参数和含义476.4.3代码展示476.4.4应用场景47第1章分类与回归1.1 支持向量机1.1.1 算法描述和定义 原创性（非组合）的具有明显亘观几何意义的分类算法，具有较高的准确率 源于VaPnik和CherVOnenkiS关于统计学习的早期工作（1971年），第一Ii有关论文由Boser、Guyon.VaPnik发表在1992年（参考文档见麻家炜书9.10节） 思想直观,但细节异常复杂,内容涉及凸分折算法，核函数，神经网络等高深的领域.几乎可以写成单独的大部头专著.大部分非专业人士会觉得难以理解. 某名人评论：SVM是让IS用败学家J1.正得到应用的一种算法神经回烙与支持向量机（包含核方法）都是非或性分类楔型.19864-,RUmme1.hnrt与MeSe1.1.and创造了神经同络的学习算法BaCkPrOpaga1.ion。后来.YaPnik等人于1992年提出了支持向量机。神经网络是多层（逋常是三层）的非线性模型，支持向量机利用核技巧把非线性问题转换成竣性问题.神经同络与支持向量机一直处于“竞争”关系，SCho1.kOPf是VaPnik的大弟子,支持向量机与候方法研究的硕军人物，JgScho1.kopfi,VaPnik当初创造支持向量机就是想干掉神经网烙（Hewantedtoki1.1.Neura1.Network）»支持句机确实很有效，一段时何支持向量机一派占了上风。由于神投同格等我新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难，比方如何确定阿珞转构的问题、过学习与欠学习同即、局部板小点间也等,使得S四迅速开展和完善,在解决小样本、非线性及离堆模式识别问限中表现出许多特有的优势.并能够推广应用到函政拟合等其他机器学习同?！中.从此迅速的开展起来现在已经在许多领域（生物信愿学,文本和手写识别等）都取得了戌功的应用。在地球物理反演当中解决我段性反濯也有显著成效，例如（支持向量机在预测地下水涌水量用题等.现在该算法被被应用的主要有：石油和井中利用浏井资料慎测地层孔琮度及拈粒含量、天气侦报工作等.通过核函数将特征映射到其他维度1.1.2 输入参数和含义¼mp1.e.Kbcvm.daU.txt记不文馆DMI1.>mQ)KBiYI即业O128:51129:159130:253131:159132:50155:48156:238157:252158:252159:252160:237549:238550:253551:162567:855$8:252569:249570:146571:48572:29573:85574:178574:251655:253$56:220681:24682:193683:253684:2201125:145126:255127:211128:31154380:143406:178407:254408:162434:178435:254436:240462:113463:254464:2404903212:244213:251214:251215:211216:213217:251218:251219:31236:80237:181238:25566:67567:236568:251569:251570:191571:190572:111573:72574:190575:191576:197248655:253656:119682:225683:235684:491100:166101:222102:55128:197129:254130596:254597:254598:254599:179600:64601:5623:32624:20$625:183626:970155:531566:96513:109514:251515:253516:251517:137520:150521:251522:251523:251524:71549:253330:251331:35345:47346:211347:253348:251349:251350:142354:37355:25135601155:178156:255157:105182:6183:188184:253185:216186:14210:14211:202212:25361:99262:253263:253264:253265:253266:253267:254268:253269:253270:213271:992:118595:253596:253597:238598:215599:49600:20$01:20602:20603:66604:215605:24:253319:253320:253321:253322:128327:57328:119329:214330:253331:94343:57344:240665:96685:37686:104687:1«688:255689:253690:253691:182692:731130:7131:140:251241:251242:251243:251244:253245:251246:113263:144264:251265:251266:25110509:73510:251511:251512:251513:173514:42515:142516:142517:142518:41522:1007:255408:239409:53«3:210434:254435:254436:195460:62461:242462:254463:2414,1.八ar<.wr1.eAa.fsrr"c.*a11a.<rrv.<a1.cca1.<a.cccr.frrr<.1.1.3 代码展示importjava.text.Simp1.eDateFormatimportjava.uti1.Dateimportorg.apache.spark.!Iib.C1.assification.SVWde1.SVMUiIhSGDimportorg.apache,spark.ni1.ib.eva1.uation.BinaryciassificationMetricsimportorg.apache,spark.!1.ib.Iina1.g.Vectorsimportorg.apache,spark,n1.1ib.regression.1.abe1.edPointimportorg