chuwanfei的博客

管道中的主要概念 DataFrame 管道组件 transformers estimator 管道组件的属性 管道 怎么运行的 细节 参数 储存和装载管道 代码示例 示例：estimator，transformer和参数 示例：管道 型号选择（超参数调整）管道中的主要概念MLlib将机器学习算法的API标准化，以便将多种算法更容易地组合成单个流水线或工作流程。本节介绍了P

spark mllib支持较多的数据类型，从最基本的数据集RDD到部署到集群的向量和矩阵，mllib的基本数据类型如下： 类型名称 释义 local vector：本地向量集，向spark提供可操作的数据集 labeled point：向量标签，让用户能够分类不同的数据集合 local matrix ：本地矩阵，将数据集合以矩阵的形式存储在本地计算机 distributed m

colStats（）返回一个MultivariateStatisticalSummary的实例，它包含列的最大值，最小值，平均值，方差和非零序数，以及总计数。import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.stat.{MultivariateStatisticalSummary, Statistic

Problem Type Supported Methods 二分类: 线性SVM(inear SVMs,), 罗辑回归(logistic regression), 决策树(decision trees),随机森林(random forests), 梯度增强树( gradient-boosted trees), 朴素贝叶斯(naive Bayes) 多分类器: 罗辑回归(logi

该样例取自spark高级数据分析第四章的内容，数据集来自http://t.cn/ R2wmIsI,包含一个 CSV 格式的压缩数据文件 covtype.data.gz,附带一个描述数据文件的 信息文件 covtype.info spark mllib将特征向量抽象为LabeledPoint,它由一个包含多个特征值的Spark MLlib Vector 和一个称为标号(label)的目标值组成。该目

首先该例子取自spark高级数据分析第二章的样例原始数据集来自http://www-etud.iro.umontreal.ca/~bergstrj/audioscrobbler_data.html 主要包括三个文件： 主要的数据集在文件user_artist_data.txt中,它包含141 000个用 户和 160 万个艺术家,记录了约 2420 万条用户播放艺术家歌曲的信息,其中包括播放次数信

提取，转换和选择功能 本节介绍使用功能的算法，大致分为以下几类：提取：从“原始”数据中提取特征 转换：缩放，转换或修改功能 选择：从较大的一组特征中选择一个子集 局部敏感哈希（LSH）：这类算法将特征变换与其他算法相结合。Feature Extractors TF-IDF:是文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，以反映语料库中文档的术语的重要性。 用tt表示术语，dd表示文件，DD表示语料库