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RSS订阅原创 推荐系统模型-基于物品推荐
import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModelimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object demo02 { def cosfunc(a1:Array[Double],a2:Array[Double])={ val a1a2=a1 zip a2 val fenz.
2022-05-14 23:50:14
369
原创 推荐系统模型-基于用户推荐
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object demo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("demo1") val sc=new Sp..
2022-05-14 23:11:24
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原创 MLib基础
1）MLib是一个构建在Spark上的专门针对大数据处理的并发式高速机器学习库，采用较为先进的迭代式、内存存储的分析计算，使得数据的计算处理速度大大高于普通的数据处理引擎2）目前MLlib中已经有通用的学习算法和工具类，包括统计、分类、回归、聚类、降维等。3）MLlib采用Scala语言编写，Scala语言是运行在JVM上的一种函数式编程语言，特点就是可移植性强，“一次编写，到处运行”是其最重要的特点。借助于RDD数据统一输入格式，让用户可以在不同的IDE上编写数据处理程序，通过本地化测试后可以在略
2022-05-14 01:30:48
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原创 建立多元线性回归模型，进行预测
import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.ml.feature.VectorAssemblerimport org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionobject Driver01 { def main(args: ...
2022-05-13 19:27:00
2201
空空如也
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