Spark MLlib(二) basic statistics

最新推荐文章于 2019-09-09 15:26:45 发布
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分类专栏： Spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42129080/article/details/81056603
本文详细介绍了皮尔逊相关系数(PCC)与斯皮尔曼等级相关系数(RCC)的基本概念及应用。PCC用于衡量两个变量间的线性关系强度,其值域为-1到1;而RCC则适用于非线性关系的数据,通过对数据进行排序后计算皮尔逊系数来评估变量间的关系。

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Spark MLlib Statistics统计
Spark MLlib 机器学习
05-11 9310
1、Spark MLlib Statistics统计 Spark Mllib 统计模块代码结构如下： 1.1 列统计汇总 计算每列最大值、最小值、平均值、方差值、L1范数、L2范数。     //读取数据，转换成RDD[Vector]类型     val data_path = "/home/jb-huangmeiling/sample_stat.txt"   
Spark MLlib数据挖掘2--基础统计分析
qiaoqiaomanman的博客
04-03 723
Spark MLlib数据挖掘2–基础统计分析 一、Basic Statistics 简介 Basic Statistic是Spark MLlib提供专门用于进行大数据集群上的统计分析工具。 Basic Statistic为大数据集中数据预处理中数据的分析提供支撑方法，包括Summary statistics，Correlations，Stratified sampling，Hypothesis ...
Spark MLlib - Basic Statistics 总结
u011926899的专栏
12-28 2213
Spark MLlib - Basic Statistics Basic Statistics是spark mllib中的第一部分，共包含六个函数： 1、Summery statistic(汇总统计) 2、Correlations(相关系数) 3、Stratified sampling（分层抽样） 4、Hypothesis Testing(假设检验) 5、Random data gen
MLlib数据统计基本概念
ykm18811712927的博客
04-18 374
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object testVector { def main(args: Array[String]): Unit =
Spark MLlib 之 Basic Statistics
weixin_30653097的博客
01-06 112
Spark MLlib提供了一些基本的统计学的算法，下面主要说明一下： 1、Summary statistics 对于RDD[Vector]类型，Spark MLlib提供了colStats的统计方法，该方法返回一个MultivariateStatisticalSummary的实例。他封装了列的最大值，最小值，均值、方差、总数。如下所示： val conf = new ...
spark MLlib BasicStatistics 统计学基础
weixin_30794491的博客
04-04 156
一， jar依赖，jsc创建。 package ML.BasicStatistics; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD; import org.apache.spark....
SparkMLlib之二Basic Stastics
岸芷汀兰
01-12 877
Summary statisticsWe provide column summary statistics for RDD[Vector] through the function colStats available in Statistics.import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.st
MLlib学习Basic Statistics
young_so_nice的博客
08-15 594
首先介绍：Summary statistics 1、summary statistics（汇总统计） Summary statistics提供了基于列的统计信息，包括6个统计量：均值、方差、非零统计量个数、总数、最小值、最大值。import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.mllib.
Spark MLlib学习
hellozhxy的博客
08-10 4306
1. 机器学习 机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如上图所示。在数据的基础上，通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求，就用该模型来测试其他的数据；如果达不到要求，就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估。如此循环往复...
spark mllib基本统计实例
06-10
spark = SparkSession.builder.appName('basic_statistics').getOrCreate() # 读取数据集 data = spark.read.format('csv').option('header', True).option('inferSchema', True).load('path/to/dataset.csv') ``` ...
机器学习（一） Spark MLlib介绍
weixin_42438712的博客
09-09 1088
原文链接：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/ml1/ 一、什么是机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。 机器学习有下面几种定义： 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象...
SparkMLlib之01-Spark机器学习库介绍
Levine Huang
05-07 976
Spark机器学习库简介MLlib是Spark的机器学习库。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。它提供如下工具： 机器学习算法：常规机器学习算法包括分类、回归、聚类和协同过滤。 特征工程：特征提取、特征转换、特征选择以及降维。 管道：构造、评估和调整的管道的
Machine Learning on Spark -- Basic Statistics
【人工智能】王小草的博客
02-29 1014
1.Summary statistics 统计量我是一颗文艺草，欢迎关注小草-墨色凤舞的微信号，带我飞~colStats提供了针对向量形式RDD 的列的统计量。colStats() 返回了一个MultivariateStatisticalSummary的实例, which contains the column-wise max, min, mean, variance, and number of
scala.Predef$.refArrayOps([Ljava/lang/Object;)Lscala/collection/mutable/ArrayOps
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07-04 3146
Spark支持Hadoop MapReduce使用的InputFormat和OutputFormat接口访问数据，HDFS/HBase/S3/Cassandra等大部分文件格式和存储系统都支持这种接口三种数据源文件格式和文件系统    > 本地文件系统和分布式文件系统：NFS/HDFS/S3    > 文件格式：文本文件/JSON/SequenceFile/protocol buffe...
Spark2.3.1 API RelationalGroupedDataset
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org.apache.spark.sql.RelationalGroupedDataset1 最经常是由DataFrame的groupBy创建2 也可以由DataFrame的cube，rollup创建3 还可以由自身的pivot创建功能1 主要用来做agg函数计算2 还有一些常用的统计方法，如sum, count, min等...
Spark二 安装本地模式Spark
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Spark是使用Scala编写的，运行在JVM上1) 安装JDK2) 下载并解压缩spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz3) 打开Scala版本的shell，输入bin/spark-shell4) 调整日志级别控制输出信息 conf/log4j.properties    log4j.rootCategory=WARN, console    #设置为只显示警告和严重的信息5)...
Spark一 Spark概念和特征
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07-02 1253
Spark是基于内存处理大规模数据的通用快速计算引擎特征：1) 快速：速度远超Hadoop计算速度2) 易使用：提供Java，Python，Scala，SQL等API3) 通用性：支持交互式查询，流处理，批处理，机器学习算法和图形处理4) 到处运行：Standalone, Hadoop，Cassandra等数据工具配合使用Spark Core1) 实现基本功能，任务调度，内存管理，错误恢复，与存储...
Spark十五 Spark Streaming之架构和抽象，24/7不间断运行，性能考量
ThisIsNobody的博客
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Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)DStream作为抽象表示1) DStream是随时间推移而受到的RDD的序列，输入源可以是Flume，Kafka，或HDFS2) DStream支持两种操作        > 转化操作：生成新的DStream        > 输出操作：把数据写入外部系统3) 检查点机制实现不间断工作1 架构和抽象1)...
SparkMLlib入门：机器学习与SparkMLlib详解
SparkMLlib是Apache Spark中的一个强大模块，专注于机器学习和数据挖掘，它是构建在Spark分布式计算框架之上的工具集。本资源主要针对Spark MLlib的入门和深入理解，包括机器学习的基本概念、SparkMLlib的架构解析...
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