val trainedTrees = trees.map(s=>growTree(getRandomSubsample(data, subSampleSize/numSamples.toDouble, seed), maxHeight, numColumns))
確實沒實現(xiàn)并行，因為driver去解析生成這個dag的時候，會迭代去執(zhí)行它，而不是將trees的操作全部觸發(fā)，雖然trees里面每個元素是獨立存在的。
運行類似于: array.foreach{
action operator
}
程序只會在遇到action算子的時候去觸發(fā)dag，trees里面的操作會一個一個執(zhí)行...
異常點檢測算法isolation forest的分布式實現(xiàn)無監(jiān)督領域有一個準度和效率雙佳的異常點檢測算法，我在實踐中使用過幾次，效果奇好，就是最近幾年非常流行的isolation forest（孤立森林）。該算法在sklearn中有...
case class IsolationForest(num_samples: Long, trees: Array[ITree]) {
def predict(x:Array[Double]): Double = {
val predictions = trees.map(s => pathLength(x, s, 0)).toList
println(predictions.mkString(","))
math.pow(2, -(predictions.sum/predictions.size)/cost(num_samples)) //Anomaly Score
}
IsolationForest傳入的numSamples 會在predict中用到，從原始論文的公式上看，傳入的參數(shù)是每棵樹的樣本數(shù)量，而不是總的樣本數(shù)量，代碼中傳入的是總的樣本數(shù)量。
異常點檢測算法isolation forest的分布式實現(xiàn)無監(jiān)督領域有一個準度和效率雙佳的異常點檢測算法，我在實踐中使用過幾次，效果奇好，就是最近幾年非常流行的isolation forest（孤立森林）。該算法在sklearn中有...
val numSamples = data.count()
IsolationForest(numSamples, trainedTrees)
numSamples 不應該是所有數(shù)據(jù)的count，應該是每棵樹的樣本數(shù)量。你的測試例子只有500多個樣本，如果是100W級別的話，異常就會暴露出來...
異常點檢測算法isolation forest的分布式實現(xiàn)無監(jiān)督領域有一個準度和效率雙佳的異常點檢測算法，我在實踐中使用過幾次，效果奇好，就是最近幾年非常流行的isolation forest（孤立森林）。該算法在sklearn中有...
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1.airflow安裝 pip install airflowpip install airflow[celery,mysql,password] *注:centos在安裝p...
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp%3Far...
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