Spark机器学习1. 介绍1.1 机器学习常用算法1.2 Spark机器学习库官方介绍1.3 Spark机器学习库构成1.4 ml和mllib的主要区别和联系2.mllib库2.1 MLlib库组成2.2 MLlib基本使用2.2.1 基本概念2.2.2 使用方法2.2.3 对垃圾邮件进行分类2.2.4 MLlib中的数据类型2.2.5 特征提取2.2.6 对数据进行缩放2.2.7 统计2.2.

Machine learning（ML）常用的几种学习器及Python实现一、一、

Spark机器学习1. 介绍1.1 机器学习常用算法1.2 Spark机器学习库官方介绍1.3 Spark机器学习库构成1.4 ml和mllib的主要区别和联系2.mllib库2.1 MLlib库组成2.2 MLlib基本使用2.2.1 基本概念2.2.2 使用方法2.2.3 对垃圾邮件进行分类2.2.4 MLlib中的数据类型2.2.5 特征提取2.2.6 对数据进行缩放2.2.7 统计2.2.

BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层

使用Matlab对非线性规划求解

0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。这种规划的决策变量仅取值 0或1 ，故称为 0-1 变量或二进制变量 ，因为一个非负整数都可以用二进制计数法用若干个 0-1 变量表示 。 0-1 变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件，因此 0-1 规划非常适合描述和解决如线路设计 、工厂选址 、生产计划安排、旅行购物、背

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分，第二主成分等等。目录一、前提数据具有以下特点：1

分段线性回归是指当y对x的回归在x的某一范围的服从某种线性关系，在其他范围内又服从斜率不同的线性关系时适用的一种回归估计方法。这种方法使用指示变量对各段(即不同范围的)数据同时拟合统—的回归模型 。 某些变量之间的关系非常有趣，不是恒久的线性或非线性关系，可能其中一段表现为线性，而另一段表现为非线性。例如，我们举一个每个人都有切身体会的例子，人的身高和年龄的关系，在3岁到10岁期间，它们基本是线性

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

基于spss的非线性回归一、简介1、非线性回归2、非线性回归模型二、基于spss的操作1、分析步骤（1）做散点图（2）估计初始值（3）参数设置（4）损失函数设置（5）参数约束设置（6）保存设置（7）算法设置2、结果解释一、简介1、非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通过变量装换，转化为线性关系，并进行线性回归分析的就是本质是