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-10 python Spark MLlib支持向量机

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Python Spark MLlib 支持向量机1基本概念2SVM 分类程序3参数评估内容大纲4训练评估参数并找出最佳参数组合5预测定义最优超平面，将两类数据正确分开，并且使分类间隔最大。

主要任务：寻找最优超平面特点：分类准确性高、误差容忍度高程序关键步骤说明：import sysfrom time import time import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyspark.mllib.classification import SVMWithSGDfrom pyspark.mllib.regression import LabeledPointimport numpy as npfrom pyspark.mllib.evaluation import BinaryClassificationMetrics from pyspark.mllib.feature import StandardScaler 导入SVMWithSGD模块1）导入SVMWithSGD链接库程序关键步骤说明：2）加入数据标准化def PrepareData(sc):#-------------1.导入并转换数据---print("开始导入数据…")rawDataWithHeader = Sc.textFile(Path+ "data/train.tsv") header = rawDataWithHeader.first()rawData = rawDataWithHeader.filter(lambda x:x !=header) rData=rawData.map(lambda x: x.replace(" \"", ""))lines = rData.map(lambda x: x.split("\t "))print("共计: " + str(lines.count()) + "项")程序说明：2）加入数据标准化#------------2.建立训练评估所需数据print "标准化之前"categoriesMap = lines.map(lambda fields: fields[3]). \distinct().zipWithIndex().collectAsMap()labelRDD = lines.map(lambda r: extract_label(r))featureRDD = lines.map(lambda r; extract_ features(r,categoriesMap,len(r)-1)) for i in featureRDD.first():print (str(i)+", ”)print ""程序说明：2）加入数据标准化print "标准化之后"stdScaler = StandardScaler(withMean=True, withStd=True).fit(featureRDD) ScalerFeatureRDD=stdScaler.transform(featureRDD)for i in ScalerFeatureRDD.first():print (str(i)+", "),labelpoint=labelRDD.zip(ScalerFeatureRDD)labelpointRDD=labelpoint.map(lambda r: LabeledPoint(r[0], r[1]))程序说明：3）trainModel训练模型def trainEvaluateModel(trainData,validationData,numIterations, stepSize, regParam):startTime =time()model = SVMWithSGD.train(trainData, numIterations, stepSize, regParam)AUC = evaluateModel(model, validationData)使用SVMWithSGD进行逻辑回归分析训练duration =time() -startTimeprint"训练评估：使用参数"+" numlterations="+str(numlterations) +\" stepSize= "+str(stepSize) + " regParam= "+str(regParam) +\" 所需时间="+str(duration) + "结果AUC=" +str（AUC）return (AUC,duration, numIterations, stepSize, regParam,model)程序说明：3）trainModel训练模型SVMWithSGD.train(trainData, numIterations, stepSize, regParam)参数说明程序说明：4）parameterTunning函数def parametersEval(trainData, validationData):print(" ---评估numIterations参数使用---")evalParameter(trainData, validationData, "numIterations ",numIterationsList= [1,3,5, 15, 25],stepSizeList=[100],regParamList=[1 ])print(" -----评估stepSize参数使用-----" )evalParameter(trainData, validationData, "stepSize ",numIterationsList=[25],stepSizeList= [10, 50, 100, 200],regParamList=[1])程序说明：4）parameterTunning函数print(“----评估regParam参数使用-------",evalParameter(trainData, valldationData, "regParam",numIterationsList=[25],stepSizeList =[100],regParamList=[0.01, 0.1, 1 ])不同的参数值对准确率的影响以及运行所需要的时间。

评估的方法是同时间只评估一个参数。

程序说明：5）main函数if_ name__ == "_ main_ ":print( "RunSVMWithSGDBinary ")sc=CreateSparkContext()print(" ------数据准备阶段--------")(trainData, validationData, testData, categoriesMap) =PrepareData(sc) trainData.persist(); validationData.persist(); testData.persist()print ("------训练评估阶段--------")(AUC,duration, numIterations, stepSize, regParam,model)= \trainEvaluateModel(trainData, validationData,3, 50, 1) if (len(sys.argv) = 2) and (sys.argv[1]=="-e'"):parametersEval(trainData, valldationData)程序说明：5）main函数elif (len(sys.argv) =2) and (sys.argv[1]=="-a"):print(" ----所有参数训练评估找出最好的参数组合-------”)model=evalAllParameter(trainData, validationData,[1,3,5, 15, 25],[10, 50, 100, 200],[0.01, 0.1, 1])print(" ---------测试阶段------------")auc = evaluateModel(model, testData)print("使用test Data测试最佳模型，结果AUC：" + str(auc))print(" -----测试数据-----")PredictData(Sc, model, categoriesMap)1）运行外部程序2）输入参数“-e”3）numIterations参数评估可以看到numIterations=1时AUC最高，不过差异不大。

除了numIterations=1需要较多时间之外，其余随着numIterations增大所需的时间越来越多。

4）stepSize参数评估stepSize=200时AUC最高，在100之前，stepSize越大，所需时间越小5）regParam参数评估regParam=1时AUC最高，所需时间最少以evaluateAllParameter函数训练评估三种参数1）输入参数“-a”以evaluateAllParameter函数训练评估三种参数2）进行训练评估参数，找出最佳的参数组合找出最佳参数组合后可以修改trainEvaluateModel程序为最佳参数组合。

要运行预测程序时，可以不再运行训练评估，直接使用最佳参数进行预测。

1）修改trainEvaluateModel为最佳参数组合if_ name__ == "_ main_ ":print( "RunSVMWithSGDBinary ")sc=CreateSparkContext()print(" ------数据准备阶段--------")(trainData, validationData, testData, categoriesMap) =PrepareData(sc)trainData.persist(); validationData.persist(); testData.persist()print ("------训练评估阶段--------")(AUC,duration, numIterations, stepSize, regParam,model)= \修改为最佳参数组合trainEvaluateModel(trainData, validationData,3, 50, 1)if (len(sys.argv) = 2) and (sys.argv[1]=="-e'"):parametersEval(trainData, valldationData)2）运行外部程序3）不输入参数4）运行结果程序训练完成后进行了预测，因为不需要训练评估，所以运行时间比较少4）运行结果(1)数据准备阶段:显示导入项数以及trainData、validationData、testData项数。

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利用机器学习自动分类电子文档的方法与工具

利用机器学习自动分类电子文档的方法与工具

利用机器学习自动分类电子文档的方法与工具随着信息时代的到来，电子文档在人们日常工作和生活中扮演着越来越重要的角色。

人们需要处理各种形式和类型的文档，如电子邮件、合同、报告、说明书等等，这些文档的数量和种类也在不断增加。

然而，手动分类文档需要大量的时间和人力，而且容易出错。

因此，利用机器学习自动分类文档已成为一种有效的解决方案。

本文将介绍机器学习自动分类电子文档的方法与工具。

一、机器学习分类算法简介机器学习是一种人工智能的分支，可以通过识别模式和规律，从大量数据中自动提取信息并进行预测，而无需明确编程。

其中，分类算法是一种常用的机器学习算法，用于将数据分为不同的类别或集合。

常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类、支持向量机、决策树等。

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算每个类别的先验概率和样本在每个类别下的条件概率来确定分类。

支持向量机是一种基于超平面的分类算法，通过寻找最佳分界线来进行分类。

决策树是一种基于树结构的分类算法，通过选择合适的属性和条件来建立决策树，从而对新数据进行分类。

二、机器学习自动分类电子文档的方法1、数据预处理在进行文档分类之前，需要对文档进行预处理，以便机器学习算法进行处理。

常见的预处理过程包括去除停用词、标记化、词干提取等。

去除停用词是指去除一些常见的词汇，如“是”、“的”、“于”等，这些词汇一般对文本分类没有实际意义，而且会干扰算法的决策。

标记化是指将文本分成单词或词汇，用于构建词袋模型。

词干提取是指将单词还原成其词干形式，使得不同变体的单词被视为相同。

例如，“running”和“runs”都被还原为“run”。

2、构建词袋模型词袋模型是一种文本表示方法，将文本表示为一个向量，其中每个元素表示一个单词的出现次数。

例如，对于一篇文档，可以将其表示为一个向量，其中包含每个单词的出现次数。

然后，可以将这些向量输入到分类算法中进行分类。

3、选择特征在构建词袋模型之前，需要选择一些特征或关键词作为模型的输入变量。

支持向量机简介与基本原理

支持向量机简介与基本原理

支持向量机简介与基本原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于模式识别、数据分类以及回归分析等领域。

其独特的优势在于可以有效地处理高维数据和非线性问题。

本文将介绍支持向量机的基本原理和应用。

一、支持向量机的基本原理支持向量机的基本思想是通过寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开来。

这个超平面可以是线性的，也可以是非线性的。

在寻找最优超平面的过程中，支持向量机依赖于一些特殊的数据点，称为支持向量。

支持向量是离超平面最近的数据点，它们对于确定超平面的位置和方向起着决定性的作用。

支持向量机的目标是找到一个超平面，使得离它最近的支持向量到该超平面的距离最大化。

这个距离被称为间隔（margin），最大化间隔可以使得分类器更具鲁棒性，对新的未知数据具有更好的泛化能力。

支持向量机的求解过程可以转化为一个凸优化问题，通过求解对偶问题可以得到最优解。

二、支持向量机的核函数在实际应用中，很多问题并不是线性可分的，此时需要使用非线性的超平面进行分类。

为了解决这个问题，支持向量机引入了核函数的概念。

核函数可以将低维的非线性问题映射到高维空间中，使得原本线性不可分的问题变得线性可分。

常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。

线性核函数适用于线性可分问题，多项式核函数可以处理一些简单的非线性问题，而高斯核函数则适用于复杂的非线性问题。

选择合适的核函数可以提高支持向量机的分类性能。

三、支持向量机的应用支持向量机在实际应用中有着广泛的应用。

在图像识别领域，支持向量机可以用于人脸识别、物体检测等任务。

在生物信息学领域，支持向量机可以用于蛋白质分类、基因识别等任务。

在金融领域，支持向量机可以用于股票市场预测、信用评估等任务。

此外，支持向量机还可以用于文本分类、情感分析、异常检测等领域。

由于其强大的分类性能和泛化能力，支持向量机成为了机器学习领域中的重要算法之一。

支持向量机原理

支持向量机原理

支持向量机原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。

SVM是一种分类算法，它的基本原理是找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开来，使得两个类别的数据点到超平面的距离最大化。

支持向量机的原理主要包括间隔、支持向量、对偶问题和核函数等几个方面。

首先，我们来看支持向量机的间隔。

在支持向量机中，间隔是指两个异类样本最近的距离，而支持向量机的目标就是要找到一个超平面，使得所有样本点到这个超平面的距离最大化。

这个距离就是间隔，而支持向量机的学习策略就是要最大化这个间隔。

其次，支持向量机的支持向量。

支持向量是指离超平面最近的那些点，它们对超平面的位置有影响。

支持向量决定了最终的超平面的位置，而其他的点对超平面的位置没有影响。

因此，支持向量是支持向量机模型的关键。

然后，我们来看支持向量机的对偶问题。

支持向量机的原始问题是一个凸二次规划问题，可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面。

通过对偶问题，我们可以得到支持向量的系数，从而得到最终的分类超平面。

最后，我们来看支持向量机的核函数。

在实际应用中，很多时候样本不是线性可分的，这时就需要用到核函数。

核函数可以将原始特征空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个高维特征空间中线性可分。

常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。

综上所述，支持向量机是一种非常强大的分类算法，它通过最大化间隔来得到最优的分类超平面，支持向量决定了最终的超平面的位置，对偶问题可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面，而核函数可以处理非线性可分的情况。

支持向量机在实际应用中有着广泛的应用，是一种非常重要的机器学习算法。

希望本文对支持向量机的原理有所帮助，让读者对支持向量机有更深入的理解。

支持向量机作为一种经典的机器学习算法，有着重要的理论意义和实际应用价值。

关于spark的mllib学习总结（Java版）

关于spark的mllib学习总结（Java版）

关于spark的mllib学习总结（Java版）本篇博客主要讲述如何利⽤spark的mliib构建机器学习模型并预测新的数据，具体的流程如下图所⽰：加载数据对于数据的加载或保存，mllib提供了MLUtils包，其作⽤是Helper methods to load,save and pre-process data used in MLLib.博客中的数据是采⽤spark中提供的数据sample_libsvm_data.txt，其有⼀百个数据样本，658个特征。

具体的数据形式如图所⽰:加载libsvmJavaRDD<LabeledPoint> lpdata = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, this.libsvmFile).toJavaRDD();LabeledPoint数据类型是对应与libsvmfile格式⽂件, 具体格式为： Lable(double类型），vector(Vector类型）转化dataFrame数据类型JavaRDD<Row> jrow = lpdata.map(new LabeledPointToRow());StructType schema = new StructType(new StructField[]{new StructField("label", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty()),new StructField("features", new VectorUDT(), false, Metadata.empty()),});SQLContext jsql = new SQLContext(sc);DataFrame df = jsql.createDataFrame(jrow, schema);DataFrame:DataFrame是⼀个以命名列⽅式组织的分布式数据集。