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0、停止词介绍停止词是应该从输入中排除的词，通常是因为词经常出现而且没有那么多含义。StopWordsRemover 将字符串序列（例如，Tokenizer 的输出）作为输入，并从输入序列中删除所有停用词。停用词列表由 stopWords 参数指定。某些语言的默认停用词可通过调用访问 StopWordsRemover.loadDefaultStopWords(language)，其中可用选...

0、分词器分词是将文本（例如句子）分解为单个术语（通常是单词）的过程。一个简单的 Tokenizer类提供此功能。下面的示例显示了如何将句子拆分为单词序列。RegexTokenizer 允许基于正则表达式（正则表达式）匹配的更高级标记化。默认情况下，参数“pattern”（正则表达式，默认值:) "\\s+"用作分隔符以分割输入文本。或者，用户可以将参数“gap”设置为 false，指示正则表...

0、CountVectorizer 使用及原理CountVectorizer 并 CountVectorizerModel 旨在帮助将一组文本文档转换为标签计数的向量。当 apriori 字典不可用时，CountVectorizer 可以用作 Estimator 提取词汇表，并生成一个CountVectorizerModel。该模型为词汇表上的文档生成稀疏表示，然后可以将其传递给其他算法，如 ...

1、定义如果用一句比较简单的话来总结，word2vec是用一个一层的神经网络(即CBOW)把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个n维(n一般为几百)的稠密向量的过程。为了加快模型训练速度，其中的tricks包括Hierarchical softmax，negative sampling, Huffman Tree等。2、原理word2vec可以分为两部分：模型与通过模型获得的词向...

1、定义在信息检索中，tf-idf（词频-逆文档频率）是一种统计方法，用以评估一个单词在一个文档集合或语料库中的重要程度。经常被用作信息检索、文本挖掘以及用户模型的权重因素。tf-idf的值会随着单词在文档中出现的次数的增加而增大，也会随着单词在语料库中出现的次数的增多而减小。tf-idf是如今最流行的词频加权方案之一。tf-idf的各种改进版本经常被搜索引擎用作在给定用户查询时对文档的相...

0、sparkmllib基础统计相关性 假设检验 总结器1、相关性计算两个系列数据之间的相关性是“统计”中的常见操作。在spark.ml我们提供了很多系列中的灵活性，计算两两相关性。目前支持的相关方法是Pearson和Spearman的相关。Correlation使用指定的方法为输入的矢量数据集计算相关矩阵。输出将是一个DataFrame，其中包含向量列的相关矩阵。im...

0、简介sparkMLlib是spark中的一个算法包，主要是进行一些机器学习相关的操作及计算，主要包括以下几个方面： 序号 特征 特征描述 1 ML算法 常见的学习算法，例如分类，回归，聚类和协作过滤 2 特征化 特征提取，变换，降维和选择 3 管道 用于构建，评估和调整ML管道的工具 4 持久性 保存和加载...