文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~协同过滤————电影推荐协同过滤是利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。在协同过滤算法中有着两个分支,分别是基于群体用户的协同过滤(UserCF)和基于物品的协同过滤(ItemCF)。在电影推荐系统中,通常分为针对用户推荐电影和针对电影推荐用户两种方式。若采用基于用户的推荐模型,则会利用相似用户的评级来计算对某个用户的推....

【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归过工具类MLUtils加载LIBSVM格式样本文件,每一行的第一个是真实值y,有10个特征值x,用1:double,2:double分别标注,即建立需求函数:y=a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+a_4x_4+…+a_10x_10通过样本数据和梯度下降训练模型,找到10个产生比较合理的参数值(a_1到a_10)回归结果如下部分代....

【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战(附源码和数据集)

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文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~特征抽取 TF-IDFTF-IDF是两个统计量的乘积,即词频(Term Frequency, TF)和逆向文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)。它们各自有不同的计算方法。TF是一个文档(去除停用词之后)中某个词出现的次数。它用来度量词对文档的重要程度,TF越大,该词在文档中就越重要。IDF逆向文档频率,是指....

【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战(附源码和数据集)
文章 2017-12-04 来自:开发者社区

《Spark MLlib 机器学习实战》1——读后总结

1 概念 2 安装 3 RDD RDD包含两种基本的类型:Transformation和Action。RDD的执行是延迟执行,只有Action算子才会触发任务的执行。 宽依赖和窄依赖用于切分任务,如果都是窄依赖,那么就可以最大化的利用并行。 常用操作: cache 缓存 cartesian 笛卡尔积 coalesce 重分区 countByValue 分组统计 distinct 去除重复 ...

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