特征选择（转）
特征选择 转 http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值 ...
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Spark Dataframe 转 Json
val df = Seq(("Rey", "23"), ("John", "4 ...
特征选择和特征理解 （转）
作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强 ...
Spark DataFrame vector 类型存储到Hive表
1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时，有时需要存储DataFrame数据到Hive表中，一般的存储 ...
Pandas dataframe 和 spark dataframe 转换
想要随意的在pandas 和spark 的dataframe之间进行转换，list类型是关键，因为想要创建pandas的dataframe，方法之一就是使用list类型的data进行创建，而如果要创建spark的dataframe， list也是一种方法。 所以呢，下面的代码我添加了一些注释 ...
Spark入门：读写Parquet(DataFrame)转
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1091-2/ ...
特征选择---SelectKBest
官网的一个例子（需要自己给出计算公式、和k值） 参数 1、score_func ...
特征选择
概述 针对某种数据，通过一定的特征提取手段，或者记录观测到的特征，往往得到的是一组特征，但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面，由于特征过多，在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题，即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...