SparkML實戰之一 線性回歸

package class8

import org.apache
.log4j.
import org.apache
.spark.
import org.apache
.spark
.mllib
.linalg
.vectors
import org.apache
.spark
.mllib
.regression.
/** * created by root on 16-1-12.
*/object linearrgression 
//構建模型
val numiterations = 100
//引數估計最大似然用的比較多，這裡採用隨機梯度下降法
//sgd解決了梯度下降的兩個問題： 收斂速度慢和陷入區域性最優
val model = linearregressionwithsgd.train(parseddata,numiterations)
//評估模型並計算誤差
val valuesandpreds = parseddata.map
val mse = valuesandpreds.map.reduce(_ + _)/valuesandpreds.count()
println("training mean squared error = "+mse)
println(model.weights+"-------------")
sc.stop()
}}

機器學習系列之一 線性回歸模型

目錄1.線性回歸 1.1 問題轉換 1.2 衡量標準 1.3 學習方向 1.線性回歸 1.1 問題轉換 今天我們來談一下線性回歸。問題 假如我想知道乙個房屋的房價是多少，現在我們能提供的資料報含房屋的面積，房屋的朝向，房屋的地理位置等有關房子的資訊，我們該怎麼做呢？聰明的你一定已經知道了。為了方便，...

spark Ml 機器學習之 線性回歸

本文版本選自spark 2.1.0 寫這篇文章之前已閱讀過官網api，演算法本身自認為自己手動寫，應該可以搞定 進一步優化不提 但是官網卻看的我迷迷糊糊的，引數選擇和結果獲取，描述不夠清晰，寫這篇文字的目的就是為了理清所有官網沒有解答的謎團 演算法本身比較簡單，網上文章也很多，本人自身也提不出更高大...

RecyclerView 實戰一 線性布局

然後新增對recyclerview的引用，需要在main.xml中進行修改 然後建立線性布局下的每一條item布局，這裡建立了乙個textview和乙個imageview 為layout建立對應的實體類 然後建立對應的協調器用於將布局和資料進行繫結 對以上的協調器部分做簡單的解釋 首先,繼承自rec...