在平方误差总和内的PySpark3.0 KMeansModel - 腾讯云开发者社区

比如： 6忠诚（1天内访问2次及以上，每次访问页面不重复） 5活跃（2天内访问至少1次） 4回流（3天内访问至少1次） 3新增（注册并访问） 2不活跃（7天内未访问） 1流失（7天以上无访问...就拿本题来说，如果你觉得我们在标签系统中人为地划分成了四类，所以在进行聚类计算的时候，就把K设置成了4的话，那就理解错了。...手肘法的核心指标是集合内误差平方和:Within Set Sum of Squared Error, WSSSE 或者叫SSE(sum of the squared errors...，误差平方和)，公式为本次所开发的标签，为什么K = 4 呢，接下俩，让我们用代码来讲道理!...我们在原有代码的基础上，添加上这几行代码，然后运行程序，等待结果。

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

Spark MLlib对KMeans的实现分析 ---- Spark MLlib针对"标准"KMeans的问题，在实现自己的KMeans上主要做了如下核心优化： 1....选择合适的初始中心点 Spark MLlib在初始中心点的选择上，有两种算法：随机选择：依据给的种子seed，随机选择K个随机中心点 k-means||：默认的算法 val RANDOM = "...initialModel：可以直接设置KMeansModel作为初始化聚类中心选择，也支持随机和k-means || 生成中心点 predict：预测样本属于哪个"类" computeCost：通过计算数据集中所有的点到最近中心点的平方和来衡量聚类效果...Double.MaxValue for (c <- numclusters; i <- numIters) { val model = KMeans.train(parsedata, c, i) //集内均方差总和...(WSSSE)，一般可以通过增加类簇的个数 k 来减小误差，一般越小越好（有可能出现过拟合） val d = model.computeCost(parsedata) println("

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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

一、常见的MSE、MAE损失函数1.1 均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示：...L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...从直观上说，因为L2范数将误差平方化（如果误差大于1，则误差会放大很多），模型的误差会比L1范数来得大，因此模型会对这个样本更加敏感，这就需要调整模型来最小化误差。...在一些数据结构（data configurations）上，该方法有许多连续解；但是，对数据集的一个微小移动，就会跳过某个数据结构在一定区域内的许多连续解。...small amount, one could “jump past” a configuration which has multiple solutions that span a region. ）在跳过这个区域内的解后

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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： ?...总的说来，它是把目标值（Yi)与估计值（f(xi))的绝对差值的总和（S)最小化： ? L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...从直观上说，因为L2范数将误差平方化（如果误差大于1，则误差会放大很多），模型的误差会比L1范数来得大，因此模型会对这个样本更加敏感，这就需要调整模型来最小化误差。...在一些数据结构（data configurations）上，该方法有许多连续解；但是，对数据集的一个微小移动，就会跳过某个数据结构在一定区域内的许多连续解。...small amount, one could “jump past” a configuration which has multiple solutions that span a region. ）在跳过这个区域内的解后

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教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数

在此，SSE 指的是平方误差的总和（sum of squared errors）。因此，调整后的 R2 约为 1-SSE/SST。SST 指平方总和。这里不打算深入讲述数学原理。...所以在这个范围内，实际值高于预测值，也就是说模型偏差是向下的。然而当 100 的。...残差均匀分布在零值周围意味着拟合效果更好。此外，还可以观察误差项的方差是否增加。...在左边的直方图中，误差分布在 -338 到 520 的范围内。在右边的直方图中，误差分布在 -293 到 401 之间。所以异常值要低得多。而且，右边直方图的模型中大部分误差都接近零。...所以我更支持使用右边的模型。总结当选择一个线性模型时，要考虑以下几点：在相同数据集中比较线性模型选择调整后的 R2 值较高的模型确保模型残差均匀分布在零值周围确定模型误差带宽较小 ?

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直观、形象、动态，一文了解无处不在的标准差

这里有两点需要注意：我们无法计算所有差异的总和。因为一些差异是正值，一些是负值，求和会使正负抵消得到 0。为此，我们对差异取平方（稍后我会解释为什么取平方而不是其他运算，如取绝对值）。...现在，我们来计算差异平方的总和（即平方和）： ? 通过计算平方和，我们高效计算出这些分数的总变异（即差异）。...本文对标准差概念的基础直观解释可以帮助大家更容易地理解，为什么在处理 z 分数（z-score）、正态分布、标准误差和方差分析时要使用标准差的单位。...此外，如果你用标准差公式中的拟合线 Y 替代平均值，则你在处理的是基础回归项，如均方误差（不开根号的话）、均方根误差（开根号，但是和拟合线相关）。...这或许是你想要的。但是，大部分数学理论利用差异平方（其原因不在本文讨论范围内，如可微分）。不过，我会用一个容易理解的反例来回答这个问题。假设有两个均值相同的分数集合：x_1 和 x_2： ?

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机器学习中数据的方差分析

这时,组间误差与组内误差经过平均后的数值就应该很接近,它们的比值就会接近1 ,若不同行业对投诉次数有影响,在组间误差中除了包含随机误差外,还会包含有系统误差,这时组间误差平均后的数值就会大于组内误差平均后的数值...全部观察值的总均值误差平方和均方(MS) 水平的均值：定从第i个总体中抽取一个容量为ni的简单随机样本,第ⅰ个总体的样本均值为该样本的全部观察值总和除以观察值的个数式中:ni为第i个总体的样本观察值个数...xij为第i个总体的第j个观察值全部观察值的总均值: 全部观察值的总和除以观察值的总个数式中：n=n1+n2+......,也包括系统误差误差项平方和SSE 每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差平方和,反映每个样本各观察值的离散状况,又称组内平方和,该平方和反映的是随机误差的大小平方和之间的关系总离差平方和...,组间平方和SSA除以自由度后的均方与组内平方和SSE和除以自由度后的均方差异就不会太大;如果组间均方显著地大于组内均方,说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差,还有系统误差,判断因素的水平是否对其观察值有影响

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Spark MLlib之 KMeans聚类算法详解

high * performance, because this is an iterative algorithm. */ def run(data: RDD[Vector]): KMeansModel...new KMeansModel(centers(bestRun).map(_.vector)) } //findClosest方法：找到点与所有聚类中心最近的一个中心； /** * Returns...如下是展开式，第二个是真正计算欧式距离时的除去开平方的公式。（在查找最短距离的时候无需计算开方，因为只需要计算出开方里面的式子就可以进行比较了，mllib也是这样做的） ?...可轻易证明上面两式的第一式将会小于等于第二式，因此在进行距离比较的时候，先计算很容易计算的lowerBoundOfSqDist，如果lowerBoundOfSqDist都不小于之前计算得到的最小距离bestDistance...="k-means||" valmodel = KMeans.train(examples,k, maxIterations,runs, initializationMode) //3计算测试误差

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机器学习-简单线性回归教程

B1项称为斜率，因为它定义了直线的斜率，或者说在我们加上偏差之前x如何转化为y值，就是通过B1。现在，我们的目标是找到系数的最佳估计，以最小化从x预测y的误差。...现在我们需要计算方程的底部计算B1或分母。这被计算为平均值的每个x值的平方差的总和。我们已经从平均值中计算了每个x值的差值，我们所要做的就是将每个值平方并计算总和。...x - mean(x) squared -2 4 -1 1 1 1 0 0 2 4 计算这些平方值的总和可以得出10的分母现在我们可以计算出我们的斜率值。...RMSE = sqrt（sum（（pi-yi）^ 2）/ n）其中sqrt（）是平方根函数，p是预测值，y是实际值，i是特定实例的指数，n是预测的数量，因为我们必须计算所有预测值的误差。...error squared error 0.2 0.04 -1 1 0.6 0.36 0.8 0.64 -0.6 0.36 这些误差的总和是2.4单位，除以n，取平方根给我们： RMSE = 0.692

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机器学习实战 - 读书笔记(10) - 利用Ｋ-均值聚类算法对未标注数据分组

SSE（Sum of Squared Error，误差平方和）一种用于度量聚类效果的指标。簇中所有点离簇心的距离平方的总和。后处理在算法产生之后，对算法结果进行修正。...比如：对k均值聚类算法的修正方法：合并最近的质心，或者合并两个使得SSE增幅最小的质心。...将数据点分配到距其最近的簇对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心输入 DataSet k 距离计算方法输出簇心点数据的分配结果（每个点在哪个簇里；离簇心的距离平方...二分k均值算法将所有点看成一个簇当簇数目小于k时对于每一个簇计算总误差在给定的簇上面进行K均值聚类（K=2）计算将该簇一分为二之后的总误差...选择使得误差最小的那个簇进行划分操作输入 DataSet k 距离计算方法输出簇心点数据的分配结果（每个点在哪个簇里；离簇心的距离平方）优点可以解决k均值聚类算法的收敛于局部最小值的问题

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分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。...对遥感影像分类结果进行评估就是一个通过比较检验样本与分类结果的符合程度来确定分类准确度的过程。 02 精度与准确度在刚刚的概念中我们也了解到，评估是确定分类准确度的一个过程。...评估指标 01 总体分类精度指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。...放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...3 ---计算方法其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子这次我们还是使用上一期的混淆矩阵

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一文带你揭秘并实现“大数据杀熟”背后的逻辑！

我希望在最美的年华，做最好的自己！不知不觉，这已经是关于挖掘型标签开发的第三篇博客了。前面两篇已经为大家分别介绍了基于RFE和RFM模型的标签开发过程。...结论显示被人们普遍认为存在的“大数据杀熟”现象，在实际体验调查中问题并不明显，由于其存在的复杂性和隐蔽性，维权举证存在困难。...第二步：取一定数量有代表性的样本，被访者在价格梯度表上做出四项选择：有点低但可以接受的价格，太低而不会接受的价格，有点高但可以接受的价格，太高而不会接受的价格。...第二：为了解决玩家抬高或压低价格的问题，可以增大样本量，预期随机误差可以相互抵消。第三：仅仅从曲线获得最优价格，受到玩家压低或抬高价格的影响较大。...由于该误差可能是系统误差，对此，可以用所获得的价格区间设计不同的价格方案，然后设计组间实验设计，每个参与研究的消费者只接触其中一种或几种价格方案，并对该价格方案下是否购买及购买数量做出决策，通过计算那种价格方案下玩家消费金钱量最高来分析出最佳价格方案

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机器学习从0入门-线性回归

在最小二乘法中，通过最小化**残差（预测值和真实值之间的差异）**的平方和来确定最优的权重系数。...在该方法中，我们计算了输入特征 X 和目标变量 y 的总和、它们的乘积的总和、以及输入特征 X 的平方的总和。然后，我们使用这些参数计算出线性回归的斜率和截距。...在回归问题中，常用的评价指标有以下几个：均方误差（Mean Squared Error，MSE）：它是预测值与真实值之差的平方和的均值，是回归问题中最常用的评价指标之一。...均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：它是均方误差的平方根，与均方误差相比，RMSE 更能体现预测值与真实值之间的差距。其公式为：RMSE=\sqrt{MSE}。...MSE特点回归模型的均方误差（Mean Squared Error，MSE）是衡量模型预测误差的一种常用指标，可以用来评估回归模型的性能。MSE是实际值与预测值之差的平方和的平均值。

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第二章单变量线性回归

“代价函数”也被称作“平方误差函数”，有时也被称作“平方误差代价函数”。事实上，我们之所以要求出“误差的平方和”，是因为“误差平方代价函数”对于大多数的问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。...还有其他的代价函数也能很好地发挥作用。但是“平方误差代价函数”可能是解决回归问题最常用的手段了。 2.3 代价函数（一） ? 当 θ_1 = 1 时： ?...线性回归算法 = 平方代价函数结合梯度下降法线性回归的梯度下降 ? 我们要做的就是，将’梯度下降法’应用于’平方差代价函数’，以最小化’平方差代价函数’ ? ? ?...“Batch 梯度下降法” ‘Batch梯度下降法’意味着每一步梯度下降，我们都遍历了整个训练集的样本。所以在梯度下降中，当计算偏导数时，我们计算总和。...因此，在每个单独的梯度下降，我们计算m个训练样本的总和。因此，‘Batch梯度下降法’指的是，看整个训练集时。

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R语言中回归和分类模型选择的性能指标

均方误差均方误差由比较预测y ^ y ^与观察到的结果yy所得的残差平方和确定：由于MSE是基于残差平方的，因此它取决于结果平方。...因此，MSE的根通常用于报告模型拟合：均方误差的一个缺点是它不是很容易解释，因为MSE取决于预测任务，因此无法在不同任务之间进行比较。...R2确定系数确定系数R2 定义为其中是平方的残差和，是平方的总和。...因此，只要存在截距，确定系数就是相关系数的平方：用解释方差解释在平方总和分解为残差平方和回归平方和的情况下，然后这意味着R2 表示模型所解释的方差比。...这是因为接收器工作特性（ROC）曲线只是TPR与FPR的关系图，而AUC是由该曲线定义的面积，范围为[0，而AUC是由该曲线定义的面积，其中在[0,1]范围内。

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概率统计——期望、方差与最小二乘法

期望期望这个概念我们很早就在课本里接触了，维基百科的定义是：它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和。...所谓的二乘，其实就是平方的意思。也被称为最小平方法，是一种用来评估预测结果与实际误差的方法。最小我们很容易理解，这里的平方是什么呢？平方指的是误差的平方，我们写出公式，就很容易明白了： ?...这里的 ? 指的是预测值，而y指的是样本值。从公式我们可以看出来，其实平方误差就是所有样本预测值与真实值误差的平方和。最小二乘法就是优化这个平方误差，使得它尽可能小，来寻找最佳的 ? 的方法。...我们通常使用平方误差来反应回归模型的预测能力，我们通过减小误差，提升模型的能力，达到更加精确的效果。问题来了，我们怎么减小误差，为什么减小误差就能提升模型的能力呢？...如果我们把样本真实的结果看成是期望值，那么误差的平方和不就和方差一样了吗？我个人认为是可以这么理解的，就好像方差衡量的是样本针对期望值的离散程度一样，误差平方和反应的是预测结果针对真实值的离散情况。

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R语言︱机器学习模型评价指标+（转）模型出错的四大原因及如何纠错

模型预测效果评价，通常用相对绝对误差、平均绝对误差、根均方差、相对平方根误差等指标来衡量。只有在非监督模型中才会选择一些所谓“高大上”的指标如信息熵、复杂度和基尼值等等。...其实这类指标只是看起来老套但是并不“简单”，《数据挖掘之道》中认为在监控、评估监督模型时还是一些传统指标比较靠谱，例如平均绝对误差（MAE）、平均平方差（MSE）、标准平均方差（NMSE）和均值等，计算简单...跟方差一样，均方误差是预测误差平方之和的平均数，它避免了正负误差不能相加的问题。由于对误差进行了平方，加强了数值大的误差在指标中的作用，从而提高了这个指标的灵敏性，是一大优点。...均方误差是误差分析的综合指标法之一。优缺点：均方差也有同样的毛病，而且均方差由于进行了平方，所得值的单位和原预测值不统一了，比如观测值的单位为米，均方差的单位就变成了平方米，更加难以比较。...4、均方根误差（RootMeanSquaredError , RMSE）≈标准差 ? 这是均方误差的平方根，代表了预测值的离散程度，也叫标准误差，最佳拟合情况为。

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深度学习基础知识（六）--- 损失函数

1.L1损失（绝对损失函数）和 L2 损失（平方损失函数） L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。...总的说来，它是把目标值（Yi）与估计值（f(xi)）的绝对差值的总和（S）最小化： L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...MSE-loss（Mean Square Error）均方误差先求差的平方、再求和、再求平均一般用于解决回归问题解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。 3....通常可以选择平方损失函数（L2损失）f(x)=x^2。但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高。我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数（L1损失）f(x)=|x|，它是随着误差线性增长，而不是平方增长。...但这个函数在0点处导数不存在，因此可能会影响收敛。一个通常的解决办法是，分段函数：在0点附近使用平方函数f(x)=x^2 使得它更加平滑。

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R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(1)——单因素方差分析

方差分析的基本思路为：将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异，并作出数量估计，从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度；也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差，并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准...样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。...离差平方和的分解公式为：SST(总和)=SSR(组间)+SSE(组内)，F统计量为MSR/MSE，MSR=SSR/k-1,MSE=SSE/n-k。...其中SST为总离差、SSR为组间平方和、SSE为组内平方和或残差平方和、MSR为组间均方差、MSE为组内均方差。...: Fomula:指定用于方差分析的模型公式，一般是以“Ihs ~ rhs"的形式，在单因素方差分析中即为“X~A”的形式，X表示样本观测值，A表示影响因素: Data:指定用于分析的数据对象; Subset

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损失函数或者代价函数，欠拟合,过拟合:正则化的作用

损失函数(Loss function)：是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的哦，用L表示。...代价函数(Cost function)：是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。...损失函数，代价函数，目标函数定义损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。...，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和：以上公式中，表示正则化参数，在算法实际运行过程中，要选择合适的值，不能使其过大，否则可能会导致过拟合不能被消除，或者梯度下降算法不收敛。...这种方法可以防止模型的参数值过大，导致模型过于敏感。在损失函数中引入这些正则项，模型在训练时不仅要最小化原始的损失函数（如均方误差、交叉熵等），还要尽量使得模型的复杂度（即参数的大小）保持较小。

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

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