文件名称：share-spark-ml
文件大小：57.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 13:21:15
Java
css-spark-ml(机器学习) 1.推荐模型 1）余弦相似度 2）均方差 3）K值平均准确率 4）MLlib内置函数 2.分类模型 1）预测的正确率和错误率 2）准确率(评价结果的质量)和召回率(评价结果的完整性):[与阈值相关] 3）(准确率-召回率)PR曲线下方的面积:[与阈值相关] 4）ROC曲线:{真阳性率(敏感度):TPR=S(f(1->1))/S(f(1->1)+f(1->0)),假阳性率:FPR=S(f(0->1))/S(f(0->1)+f(0->0))} 5）ROC曲线下的面积(AUC:平均值) 3.回归模型 1）均方误差 2）均方根误差 3）平均绝对误差 4）均方根对数误差 4.聚类模型(无监督学习) 1）K-均值模型