1、opencl 标量数据类型 2、向量数据类型 向量宽度: 通过查询设备信息,可以获得首选向量宽度常见的可以取128位(16个字节)等 ...
.局部向量 Mllib支持 种局部向量类型:密集向量 dense 和稀疏向量 sparse 。 密集向量由double类型的数组支持,而稀疏向量则由两个平行数组支持。 example: 向量 . , . , . 密集向量表示: . , . , . 稀疏向量表示: , , , . , . 是向量 . , . , . 的长度,除去 值外,其他两个值的索引和值分别构成了数组 , 和数组 . , . 。 ...
2017-03-04 08:45 0 2156 推荐指数:
1、opencl 标量数据类型 2、向量数据类型 向量宽度: 通过查询设备信息,可以获得首选向量宽度常见的可以取128位(16个字节)等 ...
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object Test { def main(args: Array[String]) { val vd ...
Spark mlib的本地向量有两种: DenseVctor :稠密向量 其创建方式 Vector.dense(数据) SparseVector :稀疏向量 其创建方式有两种: 方法一:Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组 ...
为什么才60分呢?不要太迷惑 ...
一.本地向量 有如下几个类: Vector(基类),DenseVector,SparseVector,Vectors(工厂方法,推荐用) 工厂模式是:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,使一个类的实例化延迟到子类 import ...
/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1、稀疏矩阵和稠密矩阵可以转换成数组 2、数组可以转换成稠密矩阵 ...
Spark MLlib里面提供了几种基本的数据类型,虽然大部分在调包的时候用不到,但是在自己写算法的时候,还是很需要了解的。MLlib支持单机版本的local vectors向量和martix矩阵,也支持集群版本的matrix矩阵。他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze ...
这下面的练习中,需要自己将spark的jar包 添加进来。 1.spark Mlib 底层使用的向量、矩阵运算使用了Breeze库。 scalaNLP 是一套 机器学习和数值技算的库。它主要是关于科学技术(sc)、机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)的。它包括三个库,Breeze、Epic ...