1、Spark ML 算法簡單介紹一、線性回歸算法線性回歸Regression），的一種統計分析方法，其表達形式為y = 為誤差服從均值為 0 的正態分布，其中只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，多個自變量的情況叫多元回歸。這個例子中近簡化使用房屋面積一個因子作為自變量，y 軸對應其因變量房屋價格。所以我們機器學習的線性回歸就變為對于給定有限的數據集，進行一元線性回歸，即找到一個一次函數y=y(x) + e，使得y 滿足當 x=2104, 1600, 2400, 1416, 3000, . , y=400, 330, 369, 232, 540, . 如下圖所示：至于公式的求解，大家可以自己去看一下

2、源碼或者方程求解，這里就不講解了。二、邏輯回歸算法logistic 回歸本質上是線性回歸，只是在特征到結果的映射中加入了一層函數映射，即先把特征線性求和，然后使用函數g(z)將最為假設函數來預測。g(z)可以將連續值映射到 0 和 1 上。它與線性回歸的不同點在于：為了將線性回歸輸出的很大范圍的數，例如從負無窮到正無窮，壓縮到0 和 1 處，就是可以消除特別冒尖的變量的影響。三、貝葉斯分類算法貝葉斯定理貝葉斯定理解決的是這樣一個問題：已知在事件B 發生的條件下，事件A 的發生概率P(A|B)，怎樣得到事件 A 發生的條件下，事件B 的發生概率 P(B|A)？貝葉斯定理為我們打通了從 P(A|B

3、) 到 P(B|A) 的道路。P(B|A) = P(A|B) P(B) / P(A)舉例說明，假設已經有了 100 個 email，其中： 垃圾郵件占比 60%，即 P(Spam) = 0.680%的垃圾郵件包含關鍵字“buy”，即 P(Buy|Spam) = 0.820%的垃圾郵件不包含關鍵字“buy”正常郵件占比 40%，即 P(NotSpam) = 0.410%的正常郵件包含關鍵字“buy”，即 P(Buy|NotSpam) = 0.190%的正常郵件不包含關鍵字“buy”現在，第 101 個 email 進來了，它包含關鍵字“buy”，那么它是垃圾郵件的概率 P(Spam|Buy) 是

4、多少？ P(Spam|Buy) = P(Buy|Spam) P(Spam) / P(Buy)P(Buy) = P(Buy|Spam) P(Spam) + P(Buy|NotSpam) P(NotSpam) P(Spam|Buy) = (0.8 0.6) / (0.8 0.6 + 0.1 0.4) = 0.48 / 0.52 = 0.923由此得出，這個 email 有 92.3%的可能是一個垃圾郵件。四、SVM 支持向量機算法 算法輸出一個最優化的分隔超平面。五、決策樹算法量的，回歸樹是處理連續變量。樣本一般都有很多個特征，有的特征對分類起很大的作用，有的特征對分類作用很小，甚至沒有作用。如決

5、 定是否對一個人貸款是，這個人的信用記錄、收入等就是主要的判斷依據，而性別、婚姻狀況等等就是次要 的判斷依據。決策樹構建的過程，就是根據特征的決定性程度，先使用決定性程度高的特征分類，再使用決 2）剪枝，為了預防和消除過擬合，需要對決策樹剪枝。六、 Kmeans 聚類算法聚類（clustering）與分類（classification）的不同之處在于：分類是一種示例式的有監督學習算法，它要求必 七、LDA主題模型算法隱含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）(Topic Model，即從所收集的文檔中推 測主題)。 甚至可以說LDA 模型現在已經成為了主

6、題建模中的一個標準，是實踐中最成功的主題模型之一。那么何謂“主題”呢？，就是諸如一篇文章、一段話、一個句子所表達的中心思想。不過從統計模型的角度 來說， 我們是用一個特定的詞頻分布來刻畫主題的，并認為一篇文章、一段話、一個句子是從一個概率模型LDA 可以用來識別大規模文檔集（document collection）或語料庫（corpus）中潛藏的主題信息。它采用了詞袋of words）的方法，這種方法將每一篇文檔視為一個詞頻向量，從而將文本信息轉化為了易于建模的LDA 可以被認為是如下的一個聚類過程：各個主題（Topics）對應于各類的“質心”，每一篇文檔被視為數據集中的一個樣本。主題和文檔都

7、被認為存在一個向量空間中，這個向量空間中的每個特征向量都是詞頻（詞袋模型） 使用一個基于統計模型的方程八、FPGrowth關聯規則算法關聯規則挖掘的一個典型例子是購物籃分析。關聯規則研究有助于發現交易數據庫中不同商品（項）局、貨存安排以及根據購買模式對用戶進行分類。九、 ALS 交替最小二乘算法ALS(Alternating Least 表示商品，用戶給商品打分，但是并不是每一個用戶都會給每一種商品打分。比如用戶u6 就沒有給商品v3 打分，需要我們推斷出來，這就是機器學習的任務。由于并不是每個用戶給每種商品都打了分，可以假設ALS 矩陣是低秩的，即一個m*n 的矩陣，是由m*k 和k*n 兩

8、個矩陣相乘得到的，其中km,n。Amn=UmkVkn料就相當于一個隱藏特征。上面的公式中的程度。機器學習的任務就是求出Umk 和Vkn。可知uiTvj 是用戶i 對商品j 的偏好，使用Frobenius 范數來量化重構U 和V 產生的誤差。由于矩陣中很多地方都是空白的，即用戶沒有對商品打分，對于這種 情。這樣就將協同推薦問題轉換成了一個優化問題。目標函數中U 和V即先假設U 的初始值U(0)可以計算出 V(0)計算出U(1)，這樣迭代下去，直到迭代了一定的次數，或者收斂為止。雖然不能保證收斂的全局最優解，但是影響不大。十、協同過濾推薦算法別新的 user-item 關系。協同過濾領域主要的兩種方式是最近鄰方法和潛在因子 factor）要集中在 ite