Machine Learning with Spark 笔记（chapter3 ）

最新推荐文章于 2025-11-29 20:35:04 发布

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#spark #机器学习 #数据

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本文探讨了数据处理的关键步骤，包括过滤、填补缺失数据、增强鲁棒性，并介绍了从数据中提取有意义特征的方法，涉及数字、类别、文本特征及处理技术。重点提及了NLTK、OpenNLP、Breeze和Chalk等库在Python、Java和Scala中的应用。

处理和转化自己的数据

1）过滤损坏或丢失的数据。

2）填补损坏或丢失的数据。

3）增加潜在问题的鲁棒性

从你的数据中提取有意义的特征

1）数字特征：一般为整形，如年龄等

2）类别特征：例如性别

3）文本特征：例如电影名，描述等

有以下几个方法处理：

1.Tokenization : 标记化

2.Stop word removal: 停用词移除

3.Stemming: 字干搜索

4.Vectorization: 向量化

4）其他特征：如video，地理位置（经纬度）等

可用的库：

NLTK in Python;

OpenNLP in Java;

Breeze and Chalk in Scala

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《Spark高级数据分析》ChapterII 读书笔记

每天完成一个小目标

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1630

Chapter II 用Scala和Spark进行数据分析前言练习的平台是在三台主机组成的服务器上搭建Spark集群，同时安装Jupyter Notebook以及加载了spark内核，然后在自己电脑的windows浏览器中访问jupyter notebook来进行scala编程。数据清洗是数据科学项目中的第一步，往往也是最重要的一步。俗话说“磨刀不误砍柴工”，花精力去做好数据清洗这一步骤往往能在

Learning Spark SQL azw3

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Mastering Machine Learning with Spark 2.X azw3

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Learning Spark 中文版，第三章到第八章整理完毕，PDF可下载

coding_hello的专栏

10-07

8299

下载地址：Learning Spark中文版3-8章带目录文字版 http://download.youkuaiyun.com/detail/coding_hello/9161615 鉴于优快云把资源分升高到30了，我也控制不了，所以开个网盘下载地址吧：链接: https://pan.baidu.com/s/17dJ3DtRqfvswM6frSnp5ew 密码: ...

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每天完成一个小目标

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第一章 Spark的环境搭建与运行Spark的支持四种运行模式 - 本地单机模式Spark Standalone：所有Spark进程都运行在同一个Java虚拟机中。 - 集群单机模式：使用Spark内置的任务调度框架。 - 基于Mesos：Mesos是一个流行的开源集群计算框架。 -基于YARN：即Hadoop2，它是一个与Hadoop关联的集群计算和资源调度框架。1.1 Spark

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　　昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^) 　　推荐几本好书： 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 　...

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

jaccen的专栏

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然而，对于许多研究人员，尤其是那些缺乏 Linux 或 Docker 经验的用户来说，在 Spark 上部署和构建 sionna-rk 可能颇具挑战性。为了帮助社区，我编写了一份简单实用的指南，详细介绍了在 DGX Spark 上构建和运行 sionna-rk 的完整过程。本文档旨在降低入门门槛，让更多用户在官方支持发布之前就能体验到 Spark 的强大性能。它的性能远高于 Jetson Orin，使其成为 AI-RAN 和实时 PHY 研究的理想平台。

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评论内容：用户原始评论文本（核心分析对象）评论时间：发布时间戳（用于时间趋势分析）类别：情感标签（-1=负面，0=中性，1=正面）视频标题/网址：评论所属内容上下文数据预处理是关键：去重、分词、停用词过滤三步使数据质量提升30%特征工程决定上限：1-gram+2-gram的TF-IDF特征比单纯1-gram提升5%准确率模型选择需适配场景：SVM适合追求高精度的离线分析，朴素贝叶斯适合实时部署。

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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）

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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。

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【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。