Spark 实践——音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集
本文基于《Spark 高级数据分析》第3章 用音乐推荐和Audioscrobbler数据 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c3/recommend 1.获取数据集 本 章 示 例 使 ...
原文：3-Spark高级数据分析-第三章 音乐推荐和Audioscrobbler数据集
偏好是无法度量的。 相比其他的机器学习算法，推荐引擎的输出更直观，更容易理解。 接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法。其中一章围绕推荐引擎展开，主要介绍音乐推荐。在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用，接着介绍一些机器学习的基本思想。 . 数据集 用户和艺术家的关系是通过其他行动隐含提现出来的，例如播放歌曲或专辑，而不是通过显式的评分或者点赞得到的。这被称为隐式反馈数据 ...
2016-08-17 09:00 0 3064 推荐指数：
相关推荐
音乐推荐与Audioscrobbler数据集
1. Audioscrobbler数据集 数据下载地址： http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/datasets/profiledata_06-May-2005.tar.gz Audioscrobbler 数据集只记录了播放数据，如“Bob 播放了一首 ...
2-Spark高级数据分析-第二章 用Scala和Spark进行数据分析
数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。 Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action ...
【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 （下）
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。 > attach(data) The following objects are masked fromdata ...
4-Spark高级数据分析-第四章 用决策树算法预测森林植被
预测是非常困难的，更别提预测未来。 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现，我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归。回归是预测一个数值型数量，比如大小、收入和温度，而分类则指预测标号或类别，比如判断邮件是否为“垃圾邮件”，拼图游戏的图案 ...
5-Spark高级数据分析-第五章 基于K均值聚类的网络流量异常检测
据我们所知，有‘已知的已知’，有些事，我们知道我们知道；我们也知道，有 ‘已知的未知’，也就是说，有些事，我们现在知道我们不知道。但是，同样存在‘不知的不知’——有些事，我们不知道我们不知道。 上一章中分类和回归都属于监督学习。当目标值是未知时，需要使用非监督学习，非监督学习不会学习如何预测 ...
数据分析常用数据集下载
经常用到数据分析常用的数据集，收集挺麻烦的。取之于网络，还之于人民 数据集名称 下载地址 数据集介绍 天池二手车价格预测 链接：https://pan.baidu.com/s ...