lhxandcxy / spark-ml-source-analysis

spark ml 算法原理剖析以及具体的源码实现分析

spark机器学习算法研究和源码分析

  本项目对spark ml包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

本系列文章支持的spark版本

• spark1.6.x

本系列的目录结构

  本系列目录如下：

• 数据类型
• 基本统计
  • summary statistics（概括统计）
  • correlations（相关性系数）
  • tratified sampling（分层取样）
  • hypothesis testing（假设检验）
  • random data generation（随机数生成）
  • Kernel density estimation（核密度估计）
• 协同过滤
  • 交换最小二乘
• 分类和回归
  • 线性模型
    • SVMs(支持向量机)
    • 逻辑回归
    • 线性回归
  • 朴素贝叶斯
  • 决策树
  • 多种树
    • 随机森林
    • 梯度增强树
  • 保序回归
• 聚类
  • k-means算法
  • GMM（高斯混合模型）
  • PIC（快速迭代聚类）
  • LDA（隐式狄利克雷分布)
  • 二分k-means算法
  • 流式k-means算法
• 最优化算法
  • 梯度下降算法
  • L-BFGS（限制内存BFGS）
  • NNLS(非负最小二乘)
• 降维
  • SVD（奇异值分解）
  • PCA（主成分分析）
• 特征抽取和转换
  • TF-IDF
  • Word2Vec
  • StandardScaler（特征缩放）
  • Normalizer(规则化)
  • ChiSqSelector(卡方选择器)
  • ElementwiseProduct(元素智能乘积)

说明

  本专题的大部分内容来自spark源码、spark官方文档，并不用于商业用途。转载请注明本专题地址。 本专题引用他人的内容均列出了参考文献，如有侵权，请务必邮件通知作者。邮箱地址：[e-mail]

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