1、opencl 標量數據類型 2、向量數據類型 向量寬度: 通過查詢設備信息,可以獲得首選向量寬度常見的可以取128位(16個字節)等 ...
.局部向量 Mllib支持 種局部向量類型:密集向量 dense 和稀疏向量 sparse 。 密集向量由double類型的數組支持,而稀疏向量則由兩個平行數組支持。 example: 向量 . , . , . 密集向量表示: . , . , . 稀疏向量表示: , , , . , . 是向量 . , . , . 的長度,除去 值外,其他兩個值的索引和值分別構成了數組 , 和數組 . , . 。 ...
2017-03-04 08:45 0 2156 推薦指數:
1、opencl 標量數據類型 2、向量數據類型 向量寬度: 通過查詢設備信息,可以獲得首選向量寬度常見的可以取128位(16個字節)等 ...
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object Test { def main(args: Array[String]) { val vd ...
Spark mlib的本地向量有兩種: DenseVctor :稠密向量 其創建方式 Vector.dense(數據) SparseVector :稀疏向量 其創建方式有兩種: 方法一:Vector.sparse(向量長度,索引數組,與索引數組所對應的數值數組 ...
為什么才60分呢?不要太迷惑 ...
一.本地向量 有如下幾個類: Vector(基類),DenseVector,SparseVector,Vectors(工廠方法,推薦用) 工廠模式是:定義一個用於創建對象的接口,讓子類決定實例化哪一個類,使一個類的實例化延遲到子類 import ...
/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1、稀疏矩陣和稠密矩陣可以轉換成數組 2、數組可以轉換成稠密矩陣 ...
Spark MLlib里面提供了幾種基本的數據類型,雖然大部分在調包的時候用不到,但是在自己寫算法的時候,還是很需要了解的。MLlib支持單機版本的local vectors向量和martix矩陣,也支持集群版本的matrix矩陣。他們背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze ...
這下面的練習中,需要自己將spark的jar包 添加進來。 1.spark Mlib 底層使用的向量、矩陣運算使用了Breeze庫。 scalaNLP 是一套 機器學習和數值技算的庫。它主要是關於科學技術(sc)、機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)的。它包括三個庫,Breeze、Epic ...