Spark机器学习库(MLlib)指南之简介及基础统计
1.Spark机器学习库(MLlib)指南MLlib是Spark机器学习库，它的目标是使机器学习算法可扩展和易于使用。它提供如下工具：机器学习(ML)算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤特征：特征提取、转化、降维，及选择管道：构造工具、评估工具和调整机器学习管理存储：保存和加载算法、模型及管道实用工具：线性代数，统计，数据处理等。1.1.声明:基于DataFrame的API为首选A....
基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib
1 MLlib概述1.1 MLlib 介绍◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测1.2 Spark MLlib实现的算法◆ 逻辑回归 朴素贝叶斯 线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解1.3 Spark MLlib官方介绍1.3.1 搜索官方文档1.3.2 阅读文档 - 机....
基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib
1 MLlib概述 1.1 MLlib 介绍 ◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点 ◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高 ◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测 1.2 Spark MLlib实现的算法 ◆ 逻辑回归 朴素贝叶斯 线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 1.3...
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