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matlab R2016a建立m文件关联

Matlab r2016a在二月份就出来了,到现在才下载试用了下。顺便附一下matlab r2016a的下载地址。里面附带你需要的工具^_^。

链接:http://pan.baidu.com/s/1miMZeIW 密码:ut1k

安装完毕发现没有与m文件关联起来,每次打开m文件都需要启动matlab之后,手动打开,很麻烦。

建立m文件的关联很简单,只需要下载下方辅助工具:

http://pan.baidu.com/s/1hs78lrm

解压,打开matlab,然后运行里面的m文件,会在与m文件的同一文件夹下产生一个reg后缀的注册表文件。

直接双击运行该注册表文件即可。

libsvm工具箱在64位matlab下的安装说明

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。

官方网站:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

最近版本可以在上述官方网站中下载,也可以去他们的官方Github项目页去下载。如果网络不畅通,我也上传了3.21版本到百度云,自行下载(链接:http://pan.baidu.com/s/1cLrsFO 密码:h9zx)。 查看全文

在Hadoop 2.6环境下使用Mahout 0.9

因为师妹毕设需要,实验室的集群原先的Mahout 0.11.1跟教程上关于随机森林算法有些出入,由于急于使用,因此想换回低版本。在Cloudera公司的CDN 5.3下用的就是Mahout 0.9版本,为了能够实验室的Hadoop 2.6集群环境下使用Mahout 0.9,需要对Mahout 0.9进行编译,因为Mahout 0.9官方提供的版本上只能兼容hadoop 1.x系列,因此需要使用源代码重新进行编译(参考:mahout, https://mahout.apache.org/developers/buildingmahout.html)。

为了方便大家,特将编译之后可用于Hadoop 2.x版本的Mahout提供下载:http://pan.baidu.com/s/1eRRBP2U
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Mahout随机森林算法源码分析

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit。

Mahout中实现决策树算法的有两个(quick start),分别是Partial ImplementationBreiman Example,可以点击链接到相应的网页查看其官方实例。其中Breiman Example是单机版的,而Partial Implementation是可以使用map-reduce模式的。

Partial Implementation可以分为三步:Describe、BuildForest、TestForest,共称为决策树三部曲。以前有写过相关的内容,今次重新写这个算法的分析,应该会有一些更加深入的认知。本篇介绍三部曲之一Describe。

Describe在mahout-examples-0.7-job.jar包中的\org\apache\mahout\classifier\df\tools 路径下,在myeclipse中打开此文件,可以看到该类的源码。直接运行该类(含有main函数,可以直接运行),可以看到该类的使用指南: 查看全文