Spark 机器学习
将Mahout on Spark 中的机器学习算法和MLlib中支持的算法统计如下： 主要针对MLlib进行总结 分类与回归 分类和回归是监督式学习; 监督式学习是指使用有标签的数据（LabeledPoint）进行训练，得到模型后，使用测试数据预测结果。其中标签数据是指已知 ...
原文：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 . 后进入维护模式，主要的机器学习API是spark ml包中的DataFrame based API，并将在 . 后完全移除RDD based API。 在学习了两周Spark MLlib后，准备转向DataFrame based接口。由于现有的 ...
2016-08-25 19:09 1 5361 推荐指数：
相关推荐
spark机器学习
第一章 mesos spark shell SPARK-shell （1）修改spark/conf/spark-env.sh ,增加以下内容 （2）运行命令： shell ./bin/spark-shell --master mesos://host:5050 （3）代码 ...
Spark ML机器学习
Spark提供了常用机器学习算法的实现， 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库， spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD， DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前 ...
Spark机器学习库
https://spark.rstudio.com/guides/mlib.html Spark机器学习库 sparklyr提供了Spark分布式机器学习库的绑定。特别是，允许你访问 spark.ml 包提供的机器学习例程。结合 sparklyr的 dplyr 接口，您可以轻松地在 Spark ...
Spark MLlib 机器学习
本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识、新技能，并重组已学习的知识结构使之不断改善自身。 MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库 ...
机器学习笔记（一）
一、监督学习（supervised-learning）与无监督学习（unsupervised-learning） 1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成，目的是训练机器对标签取值的准确预测。如：房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。 2.无监督学习中人工不对数据集作 ...
【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(四)----Spark Sreaming与MLlib机器学习
数据上的表现怎么样呢？在实际生产中，我们经常需要即使处理收到的数据，比如实时机器学习模型的应用，自动异常的 ...
Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Spark ML Pipeline机器学习流程
情况一：二元分类 这部分使用的数据集是判断网页是暂时的还是长青的。因为涉及到了文本的信息，所以需要进行文本的数字化和向量化。 在这部分中，机器学习分为三个部分，第一部分是建立机器学习流程pipeline，第二部分是训练，第三部分是预测。 在建立机器学习流程pipeline中包含4个阶段 ...