大数据潮流下的机器学习及应用场景

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预测模块:利用模型参数初始化,预测测试样本,输出预测值。

4、电影推荐系统。

1、市民出行选乘公交预测

基于海量公交数据记录,希望挖掘市民在公共交通中的行为模式。以市民出行公交线路选乘预测为方向,期望通过分析广东省要素公交线路的历史公交卡交易数据,挖掘固定人群在公共交通中的行为模式,分析推测乘客的出行习惯和偏好,从而建立模型预测亲戚朋友在未来一周内可能搭乘许多公交线路,为广大乘客提供信息对称、安全舒适的出行环境,用数据引领未来城市健康智慧出行。

2、基于运营商数据的买车人征信评估

1、电商平台的买了XX的还买了XX,组合搭配套餐、随便看一看功能。

下图是MLlib算法库的核心内容。

  机器学习技术和法律土土办法可能被成功应用到多个领域,比如今日头条的个性推荐系统,蚂蚁金服的金融反欺诈,讯飞的语音识别,自然语言外理和google的机器翻译,模式识别,智能控制、垃圾邮件等。

2、今日头条的个性化推荐。

  这学好习型的目标需用让效用函数最大化,统统 找到训练数据中的近似点。聚类常常能发现许多与假设匹配的相当好的直观分类,如基于人口统计的聚合个体可能会在原本群体中形成原本充沛的聚合和穷的聚合。

  KMeans 是原本迭代求解的聚类算法,其属于 划分(Partitioning) 型的聚类法律土土办法,即首先创建K个划分,或者迭代地将样本从原本划分转移到原本划分来改善最终聚类的质量。

K-Means聚类算法能轻松地对聚类间题建模。K-Means聚类算法容易理解,然还需用在分布式的环境下并行运行。学习K-Means聚类算法,能更容易地理解聚类算法的优缺点,以及许多算法对于特定数据的高效性

K-Means聚类算法中的K是聚类的数目,在算法中会强制要求用户输入。可能将新闻聚类成诸如政治、经济、文化等大类,还需用挑选 10~20的数字作为K。可能许多顶级类别的数量是很小的。可能要对许多新闻详细分类,挑选 1000~1000的数字也是没法间题的。K-Means聚类算法主要还需用分为三步。

第一步是为待聚类的点寻找随机挑选 K个样本为初始聚类中心;

第二步是计算每个点聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去;

第三步是计算聚类中所怪怪的的坐标平均值,并将许多平均值作为新的聚类中心点。

反复执行第二步,直到聚类中心不再进行大范围的移动,可能聚类次数达到要求为止。



6、 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘

“物以类聚,人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向,更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。在现代数字广告投放系统中,以物拟人,以物窥人,才是比任何大数据需用更大的前提。在现代广告投放系统中,多层级成体系的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。其中,基于人口属性的广告定向技术是普遍适用于品牌展示广告和精准竞价广告的关键性技术。在搜索竞价广告系统中,用户通过在搜索引擎输入具体的查询词来获取相关信息。或者,用户的历史查询词与用户的基本属性及潜在需求有密切的关系。

希望基于用户历史原本月的查询词与用户的人口属性标签(包括性别、年龄、学历)做为训练数据,通过机器学习、数据挖掘技术构建分类算法来对新增用户的人口属性进行判定。

  MLlib目前支持基于协同过滤的模型,在许多模型里,用户和产品被一组还需用用来预测缺失项目的潜在因子来描述。怪怪的是亲戚朋友实现交替最小二乘(ALS)算法来学习许多潜在的因子,在 MLlib 中的实现有如下参数:

  用户对物品可能信息的偏好,根据应用有一种的不同,可能包括用户对物品的评分、用户查看物品的记录、用户的购买记录等。虽然许多用户的偏好信息还需用分为两类:

  MLlib是Spark的机器学习(Machine Learning)库,旨在繁杂机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。机器学习需用多次迭代,可能使用Hadoop计算框架,则每次计算需用进行磁盘读写任务,会原因非常大的I/O和CPU消耗,而Spark是基于内存的计算具有天生的优势。或者其RDD可与Spark SQL、Spark Streaming、GraphX等许多子框架与库无缝地共享数据和操作,如MLlib还需用直接使用SparkSQL提供的数据,或还需用直接和GraphX图计算进行join操作。



5、基于文本内容的垃圾短信识别

垃圾短信已日益成为困扰运营商和手机用户的间题,严重影响到亲戚朋友正常生活、侵害到运营商的社会形象以及危害着社会稳定。而不法分子运用科技手段不断更新垃圾短信形式且传播途径非常广泛,传统的基于策略、关键词等过滤的效果有限,统统有垃圾短信“逃脱”过滤,继续到达手机终端。

希望基于短信文本内容,结合机器学习算法、大数据分析挖掘来智能地识别垃圾短信及其变种。

  监督是从给定的训练数据集中学习原本模型,再用此模型预测,再将预测结果与实际结果进行比较,不断调整预测模型,直到达到原本预期的准确率。

1、基于用户位置信息的商业选址

随着信息技术的快速发展,移动设备和移动互联网可能普及到千家万户。在用户使用移动网络时,会自然的留下用户的位置信息。随着近年来GIS地理信息技术的不断完善普及,结合用户位置和GIS地理信息将带来创新应用。如百度与万达进行合作协议,通过定位用户的位置,结合万达的商户信息,向用户推送位置营销服务,提升商户效益。

希望通过絮状移动设备用户的位置信息,为某连锁餐饮机构提供新店选址。

2、Spark企业级实战

底层基础:包括Spark的运行库、矩阵库和向量库;

 

1、Spark官网MLlib说明

 每个算法具体的内容可能内容不多,或者没法了此详细介绍。

  具体来说,其主要包括以下几方面的内容:

(2)许多是分类

数据仓库、数据库可能许多信息库含高许多还需用为商业、科研等活动的决策提供所需用的知识。分类与预测即是其中的有一种数据分析形式,还需用用来抽取可不能不能 描述重要数据集合或预测未来数据趋势。

……

  最小二乘法、逻辑回归、逐步式回归、多元自适诮回归样条以及要地散点平滑估计。

  分类是有一种重要的机器学习和数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造原本分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的有一种技术。

分类的具体规则可描述如下:

  Spark将机器学习算法分成了原本模块:

5、百度地图基于地理位置的互近的美食

算法库:含高广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法;

  K均值算法(K-Means)是有一种划分聚类法律土土办法。算法思路是通过迭代寻找聚类中心使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小。

         

  协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某个兴趣相投、拥有并肩经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者,买车人透过合作协议的机制给予资讯相当程度的公布(如评分)并记录下来以达到过滤的目的,进而帮助别人筛选资讯,公布不一定局限于怪怪的感兴趣的,怪怪的不感兴趣资讯的纪录也相当重要。

1. 算法工具:常用的学习算法,如分类、回归、聚类和协同过滤;

2. 特征化工具:特征提取、转化、降维,和挑选 工具;

3. 管道(Pipeline):用于构建、评估和调整机器学习管道的工具;

4. 持久性:保存和加载算法,模型和管道;

5. 实用工具:线性代数,统计,数据外理等工具。

  机器学习是另原本学科交叉的领域,会涉及到计算机、信息学、数学、统计学、神经科学等。

  给定一组训练数据的集合T(Training set),T的每根小记录含高若干条属性(Features)组成原本特征向量,用矢量 x=(x1,x2,..,xn) 表示。 xi 还需用有不同的值域,当一属性的值域为连续域时,该属性为连续属性(Numerical Attribute),或者为离散属性(Discrete Attribute)。用 C=c1,c2,..ck 表示类别属性,即数据集有k个不同的类别。没法,T就隐含了原本从矢量X到类别属性C的映射函数: f(X)↦C 。分类的目的统统 分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特征,为每原本类找到有一种准确的描述可能模型,采用该种法律土土办法(模型)将隐含函数表示出来。

构造分类模型的过程一般分为训练和测试原本阶段。在构造模型事先,将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。先使用训练数据集来构造分类模型,或者使用测试数据集来评估模型的分类准确率。可能认为模型的准确率还需用接受,就还需用用该模型对其它数据元组进分类。一般来说,测试阶段的代价远低于训练阶段。



4、 广告点击行为预测

用户在上网浏览过程中,可能产生广告曝光或点击行为。对广告点击进行预测,还需用指导广告主进行定向广告投放和优化,使广告投入产生最大回报。

希  望基于1000万名随机用户在3个月的时间范围内广告曝光和点击日志,包括广告监测点数据,预测每个用户在8天内有无会在各监测点上存在点击行为。

  常见算法包括回归分析和统计分类。监督学习常用作训练神经网络和决策树。亲戚朋友深度图依赖事先挑选 的分类系统。如垃圾邮件、新闻资讯内容分类。



3、商品图片分类

京东含高数以百万计的商品图片,“拍照购”“找同款”等应用需用对用户提供的商品图片进行分类。并肩,提取商品图像特征,还需用提供给推荐、广告等系统,提高推荐/广告的效果。

希望通过对图像数据进行学习,以达到对图像进行分类划分的目的。

3、豆瓣相同兴趣的小组。

聚类和分类是机器学习中原本常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍。

(1)许多是聚类

聚类(Clustering)指将数据对象分组成为多个类可能簇(Cluster),它的目标是:在同原本簇中的对象之间具有较高的类事度,而不同簇中的对象差别较大。

实用程序运行:包括测试数据的生成、内部管理数据的读入等功能。

  推荐引擎根据不同的推荐机制可能用到数据源中的一要素,或者根据许多数据,分挥发性一定的规则可能直接对用户对许多物品的喜好进行预测计算。原本推荐引擎还需用在用户进入时给他推荐他可能感兴趣的物品。

  根据数据的属性采用树状特征建立决策模型,常用来外理分类和回归间题。

  从架构图还需用看出MLlib主要含高原本要素:

  在Spark2.0版本中(需用基于RDD API的MLlib),共有有一种聚类法律土土办法: 

     (1)K-means 

     (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) 

     (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) 

     (4)Gaussian Mixture Model (GMM)。 

       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类法律土土办法: 

     (1)K-means 

     (2)Gaussian mixture 

     (3)Power iteration clustering (PIC) 

     (4)Latent Dirichlet allocation (LDA)** 

     (5)Bisecting k-means 

     (6)Streaming k-means 

       多了Power iteration clustering (PIC)和Streaming k-means有一种

训练模块:通过训练样本输出模型参数;

  机器学习是大数据的核心技术,本质需用基于经验的算法外理。机器学习强调原本关键词:算法、经验、性能,其外理过程如下图所示。



2、中文地址标准化外理

地址是原本含高充沛信息的变量,但长期以来可能中文外理的繁杂性、国内中文地址命名的不规范性,使地址含高高的充沛信息没法被深度图分析挖掘。通过对地址进行标准化的外理,使基于地址的多维度量化挖掘分析成为可能,为不同场景模式下的电子商务应用挖掘提供了更加充沛的法律土土办法和手段,或者具有重要的现实意义。

3、非人恶意流量识别

 

  MLlib在 spark 生态系统中的位置

  聚类是把类事的对象通过静态分类的法律土土办法分成不同的组别或更多的子集(subset),同原本子集中的成员需用类事的属性,聚类分析还需用看作有一种非监督学习的技术。

  非监督学习的训练集没法人为标注的结果,学习模型是为了推断出数据的许多内在特征。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。

  机器学习是一门人工智能的科学,能通过经验自动改进的计算机算法的研究。    

  MLlib 当前支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐性因子进行表达,或者许多因子也用于预测缺失的元素。MLLib 使用交替最小二乘法(ALS) 来学习许多隐性因子。

3、天池DataCastleCCF

分类法律土土办法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测法律土土办法(Prediction)用于预测数据对象的连续取值。

分类流程:新样本→特征挑选 →分类→评价

训练流程:训练集→特征挑选 →训练→分类器

最初,机器学习的分类应用大多需用在许多法律土土办法及基于内存基础上所构造的算法。目前,数据挖掘法律土土办法需用求具有基于外存以外理大规模数据集合能力,并肩具有可扩展能力。

  介于监督学习与无监督学习间,产要考虑怎么利用絮状的标注样本和絮状的未标注样本进行训练和分类的间题。学习算法试图对未标识数据进行建模,再对标识的数据进行预测,如图论推理算法或拉普拉斯支持向量机等。

  常被称为“赢家通吃”学习。常用来对策间题建立模型,原本的模型常常先挑选 一批样本数据,或者根据许多近似把新数据与样本数据进行比较。通过许多法律土土办法来寻找最佳的匹配。

  在数据的基础上,通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能可能达到要求,就用该模型来测试许多的数据;可能达没法要求,就要调整算法来重新建立模型,再次进行评估。没法循环往复,最终获得满意的经验来外理许多的数据。

  主要用来外理分类和回归间题。朴素贝叶斯算法。

  MLlib由许多通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,并肩还包括底层的优化原语和高层的管道API。

  显式的用户反馈能准确地反映用户对物品的真实喜好,但需用用户付出额外的代价;而隐式的用户行为,通过许多分析和外理,可不能不能 反映用户的喜好,统统 数据需用很精确,许多行为的分析存在较大的噪音。但假使 挑选 正确的行为特征,隐式的用户反馈可不能不能 得到很好的效果,统统 行为特征的挑选 可能在不同的应用含高很大的不同,类事在电子商务的网站上,购买行为虽然统统 原本能很好表现用户喜好的隐式反馈。

常用的是K-means算法。

  虽然,聚类在亲戚朋友日常生活中是有一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,亲戚朋友不断地改进聚类模式来学习怎么区分各个事物和人。

  协同过滤常被应用于推荐系统。许多技术旨在补充用户—商品关联矩阵中所缺失的要素。