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...
【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....
大数据Spark MLlib机器学习
1 什么是Spark MLlib？MLlib是Spark的机器学习（ML）库。旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。MLlib目前分为两个代码包：spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。spark.ml 则提供了基于DataFrames 高....
PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(二)+代码详解
前言这段时间PySpark数据分析基础系列文章将持续讲述Pyspark.MLlib这一大块核心内容，更贴近我们的大数据分布式计算结合数据分析。这一部分内容是十分重要且比较难懂不易编程的部分，文章紧接此系列的上篇文章内容：PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(一)+代码详解上篇内容我们讲述了一些属于机器学习最基础的内容和相关原理，内容也....
PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(一)+代码详解
前言PySpark数据分析基础系列文章更新有一段时间了，其中环境搭建和各个组件部署都已经完成。借此征文活动我将继续更新Pyspark这一大块内容的主体部分，也是十分重要且比较难懂不易编程的部分。在从事大数据计算以及分析的这段历程中，陪伴我最多的也就是anaconda和Jupyter了，当然此次演示还是用到这些工具，文章紧接此系列的上篇文章内容。若将来想要从事数据挖掘和大数据分析的相关职业，不妨可....
10月15日社区直播【Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习】
主题： Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习 时间： 10月15日 观看方式： 扫描下方二维码进钉钉群或者登陆直播间（即回看链接）https://developer.aliyun.com/live/245410 讲师： 吴晓昶英特尔亚太研发有限公司大数据部门的高级软件工程师，主要研究方向为并行计算，大数据系统和机器学习，CPU和GPU的性能优化。目前关注Spark和机器学习的....
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