将Mahout on Spark 中的机器学习算法和MLlib中支持的算法统计如下： 主要针对MLlib进行总结 分类与回归 分类和回归是监督式学习; 监督式学习是指使用有标签的数据（LabeledPoint）进行训练，得到模型后，使用测试数据预测结果。其中标签数据是指已知结果的特征数据。 分类和回 ...
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2016-09-24 01:57:49
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案例三比较简单，不需要自己写公式算法，使用了R自带的naiveBayes函数。 代码如下： 预测结果为： 和原数据一样！ *********************************这里是分割线************************************** 我们再拿这个方法来预测 ...
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2016-05-25 14:59:32
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接着案例一，我们再使用另一种方法实例一个案例 直接上代码： 预测结果为： 可见该苹果的口味为：bad *********************************************这里是分割线************************************************ ...
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2016-05-25 14:55:03
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测试用例ID 场景 测试步骤 预测结果 TC1 管理员登陆 打开登陆界面以管理员身份登陆 进入后台管理界面用户注册的URL地址为http://www.fengt.com/Admin/UserRegister.jsp TC2 注册用户 在后台管理界面进行用户注册，输入用户名，密码，密码确认，邮箱 进入 ...
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2016-05-22 21:22:20
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推荐系统评价指标1.评分预测
预测准确度：
均方根误差（RMSE）：
平均绝对误差（MAE）：
关于这两个指标的优缺点，Netflix认为RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚（平方项的惩罚），因为对系统的评测更加苛刻。研究表明，如果评分系统是基于整数建立的（即用户给的评分都是整数），那么对预测结果取整会降低MAE的误差。2.Top N推荐：给用户一个个性化的推荐列表，预测准确...
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2016-05-12 11:54:17
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决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。...
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2016-05-06 15:31:06
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研究机器学习都会研究分类算法，当建立了一个分类算法的模型之后，模型的好坏是需要量化的，最重要的就是分类器的评价指标。那下面主要谈谈分类器的指标。（在这里，主要是介绍一下两类的分类器的评价指标） 下面我们可以看一下两类结果的分析： 1、accuracy（正确率） 它表示的预测结果正确比例。包括正例和负 ...
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2016-04-21 15:02:44
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4.3链接预测
表3：链接预测结果。不同方法的性能。
总体结果 表3显示了所有数据集所有方法的比较。与预期结果一致，经过过滤设置的结果具有较低的平均排名和较高的hits@10，相信在链接预测方面对各种方法有一个清晰地性能评估。然而，raw和filtered的趋势是一样的。
我们的方法TransE在所有度量上面通常很大程度上优于所有进行比较的方法，并且取得了一些绝对好的性能例如WN...
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2016-04-16 19:28:34
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LIME： 模型是否值得信任？ 我们在建立模型的时候，经常会思考我们的模型是不是够稳定，会不会出现样本偏差效应， p>>N时候会不会过拟合？ 我们检查模型稳定，我们进行一些cross-validation来看看各项评估指标方差大不大。 可是如果样本一开始因为采样偏差导致样本有偏，导致模型和实际情况有差异，这个就不太好评估了。同样，p>>N也会有类似的问题，尤其在文本挖掘领域。一般情况，如果特征不是很多的话，尤其像logistic regression这样的model，我们会把模型权重给打印出来看看，看看训...
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2016-04-11 12:27:20
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第12章 统计学习方法总结
1 适用问题
分类问题是从实例的特征向量到类标记的预测问题；标注问题是从观测序列到标记序列(或状态序列)的预测问题。可以认为分类问题是标注问题的特殊情况。
分类问题中可能的预测结果是二类或多类；而标注问题中可能的预测结果是所有的标记序列，其数目是指数级的。
感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特...
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2016-03-30 13:14:29
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