我是驯象师的新手。我正在尝试此处列出的标准“donut”示例:http://imiloainf.wordpress.com/2011/11/02/mahout-logistic-regression/所以这个例子很有魅力。但是当我尝试在我的数据集(这是一个巨大的数据集)上实现它时，它不起作用。数据集在一个csv文件中。除了它有很多特征(~100)并且是1TB文件外，一切都是一样的。我遇到了这个错误。bin/mahouttrainlogistic--input/path/mahout_input/complete/input.csv\--outputmahoutmodel--target
我目前正在为一家电信公司的数据进行Twitter数据的情感分析。我正在将数据加载到HDFS中，并使用Mahout的朴素贝叶斯分类器将情感预测为正面、负面或中性。这是我正在做的我正在向机器提供训练数据(key:sentiment,value:text)。使用mahout库通过计算文本的tf-idf(逆文档频率)创建特征向量。mahoutseq2sparser-i/user/root/new_model/dataseq--maxDFPercent1000000--minSupport4--maxNGramSize2-aorg.apache.lucene.analysis.Whitespac
我是Spark和SparkR的新手。我已经成功安装了Spark和SparkR。当我尝试使用R和Spark通过存储在HDFS中的csv文件构建逻辑回归模型时，我收到错误“维数不正确”。我的代码是:points错误信息是:Oniteration1Errorinpartition[,1]:incorrectnumberofdimensionsCalls:do.call...func->FUN->FUN->Reduce->->FUN->FUNExecutionhalted14/09/2701:38:13ERRORExecutor:Exceptionintask0.0instage181.0(T
假设我有如下输入:60,3.161,3.662,3.863,465,4.1预期输出如下:预期输出:y=-8.098+0.19x。我知道如何在java中执行此操作。但不知道这如何与mapreduce模型一起工作。任何人都可以提供有关此问题的想法或示例MapReduce代码吗？我会很感激的。这个简单的数学例子:RegressionFormula:RegressionEquation(y)=a+bxSlope(b)=(NΣXY-(ΣX)(ΣY))/(NΣX2-(ΣX)2)Intercept(a)=(ΣY-b(ΣX))/Nwherexandyarethevariables.b=Theslope
我目前正在尝试运行逻辑回归模型。我的数据有两个变量，一个响应变量和一个预测变量。问题是我有2亿个观察值。我正在尝试运行逻辑回归模型，但即使在亚马逊上的EC2实例的帮助下，我也很难在R/Stata/MATLAB中这样做。我认为问题在于逻辑回归函数是如何在语言本身中定义的。还有另一种快速运行逻辑回归的方法吗？目前我遇到的问题是我的数据很快就会填满它正在使用的任何空间。我什至尝试使用高达30GB的RAM，但无济于事。任何解决方案都将非常受欢迎。 最佳答案 如果您的主要问题是在给定计算机内存限制的情况下估计Logit模型的能力，而不是估计的
我刚刚开始使用Mahout，令我非常困惑的一件事是缺少线性回归。即使是更难的逻辑回归，在一定程度上也得到了研究的支持，但在线性回归方面却一无所获!据我了解，OLS是最容易解决的问题之一-Y=Xb+e具有b=(X^TX)^(-1)X^TY的线性回归解，其中X^T是X的转置，并且如果矩阵(X^TX)是奇异的(即不可逆)那么即使存在使用广义逆的解决方案，也可以显示错误消息。X^TX和X^Y的计算只是计算元素的总和和乘积的总和，据我所知，这可能是使用MapReduce做的最简单的事情。(这让我想到......是否有任何模块支持计算回归系数所需的native矩阵运算？这会使回归模块确实变得不必要
在AndroidL-最新的开发人员预览版(Nexus5)上，SoundPool.load()方法似乎出现了回归，该方法需要>5秒来加载样本(我尝试了OGG或MP3，两者的结果相同。尝试了不同的大小，但都在100kb以下。似乎40kb或80kb没有任何区别，OGG或MP3也一样。加载始终延迟5秒左右。这似乎是SoundPool在4.3中循环中断后的又一次回归。这个问题很容易重现:pool=newSoundPool(6,AudioManager.STREAM_MUSIC,0);//usealistenertostartplaybackafterloadpool.setOnLoadCompl
目录1概述2算例12.1算例2.2 Python代码实现 2.3结果3算例2 3.1算例3.2Python代码3.3结果4算例34.1算例4.2Python代码4.3结果5算例4——Matlab代码实现5.1算例5.2Matlab代码实现5.3结果 6写在最后1概述一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中，常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题，这就需要我们建立多元线性回归模型。我用一个公式来描述： ①其中，x1,x2,...,xn 分别表示1号自变量、2号自变量、…、n号自变量。②f(x1,x2,...,xn) 表示受这些自变量
我无法对某些代码部分使用单元测试，因此我将退回到回归测试。我想检查我的程序在修改后是否以相同的方式运行。我所说的行为主要是指数据结构的一种状态。到目前为止，我将它们序列化为人类可读的文本格式，并在第一次运行时转储到一些文件中。然后在下一个转储中，我可以比较状态是否改变。如果更改来自新功能而不是错误，则更新它。我可以使用库(C++)来组织所有这些。你知道任何？与转储文件一起，它将提供廉价的大量单元测试。最麻烦的是连载程序。有时我只是转储内存状态，但当它不同时就很难进行逆向工程。所以我转向另一种方法。现在，在比较阶段，我将内存转储读入“幻影”对象并运行专门的差异方法(具有丰富错误报告的运算
我需要获得线性回归的斜率，类似于以下链接中Excel函数的实现方式:http://office.microsoft.com/en-gb/excel-help/slope-function-HP010342903.aspx是否有C++库或某人创建的简单编码解决方案可以执行此操作？我已经根据这个公式实现了代码，但是它并不总是给我正确的结果(取自这里http://easycalculation.com/statistics/learn-regression.php)....Slope(b)=(NΣXY-(ΣX)(ΣY))/(NΣX2-(ΣX)2)=((5)*(1159.7)-(311)*(1
