Machine Learning Library (MLlib) - Spark 1.1.0 Documentation
Machine Learning Library (MLlib) MLlib is Spark’s scalable machine learning library consisting of common learning algorithms and utilities, including classification, regression, clustering, collaborative filtering, dimensionality reduction, as well as underlying optimization primitives, as outlined below: Data types Basic statistics summary statistics correlations stratified sampling hypothesis te
カエルでもわかる！Spark / MLlib でやってみる協調フィルタリング（前編） - ALBERT Engineer Blog
はじめに 当ブログでは Apache Spark プロジェクトの機械学習ライブラリ MLlib について何度か取り上げました。 Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 今回のエントリでは MLlib の協調フィルタリングについて書きます。 アルゴリズムの簡単な解説と Java からの利用方法、性能評価実験などの話をします。 Spark 1.1.0 が9月にリリースされてからしばらくたってしまいましたが、1.1.0 から実装された機能も紹介します。 少し長くなるので前・後編に分かれます。 以下では Spark 1.1.0 を想定しますが、このあたりは今も発展中であり、以降のバージョンではまた違う話になっている可能性が高いのでご注意ください。 MLlib における協調フィルタリング
Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 - ALBERT Engineering Blog
はじめに 以前のエントリにて Spark / MLlib の K-means を取り上げましたが、今回は同じく MLlib にて提供されている機械学習アルゴリズムの一つ、 単純ベイズ分類器 (Naive Bayes, ナイーブベイズ) を使ってみましょう＆K-分割交差検証をしてみましょう、 というエントリです。 単純ベイズ分類器そのものについては読者の皆様はご存知、という前提でこの後の話を進めてしまいますので、 「ちょっと良くわからないよ待ってくれ！」という方は 単純ベイズ分類器 – Wikipedia 第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 第8回 自由回答式アンケートで顧客の声を聞くための考え方：Mahoutで体感する機械学習の実践｜gihyo.jp … 技術評論社 などのページを一読することをおすすめします。 単純ベイズ分類
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Spark MLlibではじめるスケーラブルな機械学習
