Spark MLlib机器学习—封面

Spark MLlib机器学习书籍即将上市
最新推荐文章于 2020-08-11 15:13:11 发布
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#Spark #mllib #机器学习

介绍了Spark MLlib机器学习相关书籍，该书目前正在印刷，预计4月初正式上市，呼吁大家关注。

Spark MLlib机器学习，目前已经正在印刷中，预计4月初可以正式上市，请大家多多关注！

封面如下：



[系统工程]机器学习的通用步骤
图解AI
04-26 3138
我们在进行机器学习过程中一个通用步骤主要有以下几个方面： 1）明确问题 实现什么目标 需要什么数据 这个问题：如果公司有大量的数据，可以确定最终的目标是什么；如果没有则需要通过目标来确定数据集 2）获取数据 自己公司内部的数据（项目上使用），如数据库等 开源数据集,如：UCI、GoogleTrends、Kaggle、AWS公用数据集、Imagenet、MINIST、麻省...
Spark for Data Science
01-06
3. Spark的机器学习库MLlib：MLlib是Spark的一个子项目，它提供了大量机器学习算法和工具，支持诸如分类、回归、聚类、协同过滤以及降维等多种机器学习任务。MLlib还提供了底层算法的优化实现，从而能更高效地处理大...
Spark机器学习库（MLlib）指南
GarfieldEr007的专栏
07-18 6725
spark-1.6.1 机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。 MLllib目前分为两个代码包： spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。s
网易机器学习公开课讲义（自己制作了封面，目录）
02-03
网易公开课斯坦福大学机器学习， Andrew Ng讲义（自己制作了封面，目录）
Spark学习之基于MLlib的机器学习
weixin_34004750的博客
01-19 272
Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据（training data）使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。 2. MLlib完成文本分类任务步骤： (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取（feature extractio...
机器学习任务的一般步骤
LN_IOS的博客
06-19 895
机器学习任务的一般步骤 一、确定特征：（收集训练数据） 1 > 数据探索：（为什么要进行数据探索呢：有助于选择 合适的 数据预处理方法 和 建模方法） （1）数据质量分析 -- 缺失值 -- 异常值 （2）特征分布特性的分析 -- 统计量 -- 直方图 （3）特征之间相关性分析 ...
基于Python的机器学习原理与并行学习实现
特别值得注意的是 `bing-xing-xue-xi.md` 这一文件，其拼音对应“并行学习”，很可能专门讲解机器学习中的并行化技术，包括数据并行、模型并行、流水线并行等策略，涉及MapReduce、Spark MLlib、Dask、Ray等工具的...
基于Spark的电影推荐系统设计与实现源码
10-02
系统中使用了Spark的MLlib机器学习库，它提供了各种机器学习算法的实现，包括推荐算法。通过Spark的弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame API，可以高效地对数据进行处理和分析。 系统中的推荐算法可能采用了基于...
code-of-spark-big-data-business-trilogy-人工智能大模型实战应用资源
最新发布
06-19
作者通过编写大量的代码示例，向读者展示如何利用 Spark 进行高效数据处理、复杂查询、实时流数据处理和机器学习模型构建。这些代码示例不仅是对理论知识的补充，更是实践应用中的有力工具。 在人工智能大模型实战...
Spark机器学习库（MLlib）官方指南手册中文版
zsd_31的专栏
01-17 828
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/liulingyuan6/article/details/53582300
机器学习的通用工作流程
weixin_33912453的博客
01-05 329
转载于:https://www.cnblogs.com/wbloger/p/10224095.html
Spark MLlib 机器学习
sjyttkl的专栏
08-11 1398
目录 本章导读 1.机器学习概率 2.Spark MLlib总体设计 3.数据类型 3.1局部向量 3.2标记点 3.3局部矩阵 3.4分布式矩阵 4.基础统计 4.1摘要统计 4.2相关统计 1.皮尔森相关系数 2.斯皮尔森秩相关系数 4.3分层抽样 4.4假设校验 4.5随机数生成 5. 分类和回归 5.1数学公式 5.2线性回归 1.简单线性回归 2.多元线性回归 5.3分类 1.线性支持向量机 2.逻辑回归 ...
Spark MLlib之机器学习（一）
GatsbyNewton
09-29 1671
1.定义 先看一下机器学习的定义，以下是Wikipedia的定义： Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. 当然，要说的更接地气点儿，就是让机器会学习，那怎么样才能让机器学习呢？那就需
机器学习通用流程
IT_NEU_Lee的博客
11-28 350
1定义问题，收集数据 2选择衡量成功的指标   精度？召回率？ 3确定评估方法（留出验证集，K折，重复K折） 4准备数据（数据处理，特征工程） 5开发比基准更好而模型 6扩大模型规模：开发过拟合的模型（理想的模型是刚好在欠拟合和过拟合的边界上，为了找到这个边界，你必须穿过它----添加更多的层，让每一层变得更大，训练更多的轮次都可以加速过拟合） 7模型正则化与调节超参数  ...
研究机器学习之MLlib实践经验
fengbin2005
01-04 237
机器学习任务主要分为两种：Supervised Machine Learning 和 Unsupervised Machine Learning。其中Supervised Machine Learning主要包括Classification和Regression，Unsupervised Machine Learning主要包括Clustering。除了这些核心的算法以外，还有一些辅助处理的模块...
MLlib机器学习库
qq_39889473的博客
09-02 280
《Spark MLlib 机器学习》细节解释（持续更新）
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04-21 1万+
1、        P220对该段文字的解决：得到最大bin 数量后，求最大split 数量。对于无序特征，split = bin 数目/2；对于有序特征，split = bin 数目–1。 其中有读者问到：对于无序特征，split = bin 数目/2这个的由来，解释如下： 1）首先计算numBins：        // 当前的特征数量小于m值，则认为无序        if (numCate
SparkStreaming local模式部署下遇到的requirement failed的问题
V_Gbird的博客
01-29 2704
最近在local模式下部署了一个数据筛选的sparkstreaming程序，主要是对一些用户的交易数据进行实时处理，环境配置如下： spark ：2.1.0，目前是采用单个节点的Standalone部署模式 scala：2.10.4 jdk：1.7.079 该程序在执行时没有出现异常，但是在执行一段时间之后会报 IllegalArgumentException：Requirement fa
评论 1
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