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Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——分类和回归(Classification and Regression) ...

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

下面是章节分类和回归的目录(其他内容参见全文目录)

MLlib支持多种机器学习方法,这些方法可以用于解决二分类、多分类以及回归分析问题。下表列出了针对每种问题Spark MLlib支持的算法。

问题类型 支持的方法
二分类 线性SVM, 逻辑回归,决策树,随机森林,GBDT,朴素贝叶斯
多分类 决策树,随机森林,朴素贝叶斯
回归 线性最小二乘法,Lasso,  岭回归,决策树,随机森林,GBDT,保序回归

这些方法的更多细节请点击下面的链接:

  • 线性模型
    • 二分类 (SVMs, logistic regression)
    • 线性回归(least squares, Lasso, ridge)
  • 朴素贝叶斯
  • 决策树
  • 树的集成
    • 随机森林
    • 梯度提升树(GBT)
  • 保序回归

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