阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
作者：微财技术研发经理 宋鑫 微财介绍 微财是一家创新型的金融科技企业，凭借多年积累的金融科技能力和数据处理优势，为客户提供消费分期等金融信息服务，致力于成为值得信赖的金融机构合作伙伴。旗下拥有好分期等品牌，为高成长用户提供信用分期借款过程中的综合性信息、技术以及辅助服务。 业务挑战 数据资源是金融科技企业的核心价值，微财依托大数据评估用户借款...
通过DSW提交Spark应用
交互式建模（DSW）是PAI产品的云端机器学习开发IDE，支持多种语言及开发环境。您可以在DSW实例中连接云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群，并通过其集成的Notebook、Terminal等开发环境编写PySpark脚本，提交Spark作业。本文为您介绍通过DSW实例提交Spark作业的具体操作步骤。
技术好文：Spark机器学习笔记一
Spark机器学习库现支持两种接口的API:RDD-based和DataFrame-based，Spark官方网站上说，RDD-based APIs在2.0后进入维护//代码效果参考：http://hnjlyzjd.com/xl/wz_25104.html 模式，主要的机器学习API是spark-ml包中的DataFrame-based A...
使用Spark进行机器学习
使用Spark进行机器学习主要通过其提供的MLlib库来实现，以下是使用Spark MLlib进行机器学习的步骤： 准备数据：需要对数据进行预处理，包括清洗、转换和特征提取等，以便于机器学习算法能够更好地理解和处理。选择算法：根据具体的机器学习任务，如分类、回归或聚类，选择合适的算法。...
Spark MLlib简介与机器学习流程
在大数据领域，机器学习是一个关键的应用领域，可以用于从海量数据中提取有价值的信息和模式。Apache Spark MLlib是一个强大的机器学习库，可以在分布式大数据处理环境中进行机器学习任务。本文将深入介绍Spark MLlib的基本概念、机器学习流程以及提供详细的示例代码。 什么是Spark MLlib？ Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，旨在简化大规模数据的...
Spark中的机器学习库MLlib是什么？请解释其作用和常用算法。
Spark中的机器学习库MLlib是什么？请解释其作用和常用算法。Spark中的机器学习库MLlib是一个用于大规模数据处理的机器学习库。它提供了一组丰富的机器学习算法和工具，可以用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等任务。MLlib是基于Spark的分布式计算引擎构建的，可以处理大规模数据集，并利用分布式计算的优势来加速机器学习任务的执行。MLlib的作用是为开发人员和数据科学家提供一个高....
【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机器学习库、数据类型详解（图文解释）
机器学习的定义机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习的构建过程是利用数据通过算法构建出模型并对模型进行评估，评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。机器学习的分类1：监督学习通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）训练得到一个最优模型....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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