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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

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一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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Spark中的梯度下降  

2017-03-15 06:42:57|  分类: Spark |  标签: |举报 |字号 订阅

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Spark中的梯度下降
package stat

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.optimization.{GradientDescent, L1Updater, LeastSquaresGradient}

/**
* Created by 何险峰,维也纳 on 2017/3/14.
*/
object GradientTest {
import common.LocalSpark._
def main(args: Array[String]): Unit = {
//y = 3x + 1
val list = Seq(
(1.0, Vectors.dense(0.0,1.0)),
(7.0, Vectors.dense(2.0,1.0)),
(10.0, Vectors.dense(3.0,1.0)),
(4.0, Vectors.dense(1.0,1.0)),
(19.0, Vectors.dense(6.0,1.0))
)
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(list)
val gradient = new LeastSquaresGradient()
val updater = new L1Updater()
val optimize = GradientDescent.runMiniBatchSGD(rdd,gradient,updater,1,100,1.0,0.01,Vectors.dense(0.0,0.0))
System.out.println(optimize)
spark.stop()
}
}
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