ml-matrix包含所有矩阵运算需要的API ml-matrix API const{Matrix}=require('ml-matrix');varA=newMatrix([[1,1],[2,2]]);varB=newMatrix([[3,3],[1,1]]);varC=newMatrix([[3,3],[1,1]]);// ===// Operations with the matrix :// ===// operations :constaddition=Matrix.add(A,B)...
IndexedRowMatrix与RowMatrix类似,但具有行索引,可用于标识行和执行连接。 CoordinateMatrix是以坐标 list(COO)格式存储的分布式矩阵,由其条目的RDD支持。 BlockMatrix是由MatrixBlock的RDD支持的分布式矩阵,它是(Int,Int,Matrix)的元组。 2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者...
IndexedRowMatrix与RowMatrix类似,但具有行索引,可用于标识行和执行连接。 CoordinateMatrix是以坐标 list(COO)格式存储的分布式矩阵,由其条目的RDD支持。 BlockMatrix是由MatrixBlock的RDD支持的分布式矩阵,它是(Int,Int,Matrix)的元组。 2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者...
21 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices} 22 val dm: Matrix = Matrices.dense(3, 2, Array(1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 6.0)) //创建密集矩阵((1.0, 2.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0)) 23 val sm: Matrix = Matrices.sparse(3,2, Array(0, 1, 3), Array(1, 2,0),...
2: ConfusionMatrixReport 3: PerformanceReport Conditions: 0: Train-Test scores relative degradation is not greater than 0.1 4: RocReport(excluded_classes=[]) Conditions: 0: AUC score for all the classes is not less than 0.7 5: SimpleModelComparison ...
CONFUSION MATRIX: [[126 24] [ 38 43]] ACCURACY SCORE: 0.7316 CLASSIFICATION REPORT: 0 1 accuracy macro avg weighted avg precision 0.768293 0.641791 0.731602 0.705042 0.723935 recall 0.840000 0.530864 0.731602 0.685432 0.731602 f1-score 0.802548 0.581081 0.731602 0.691814 0.724891 ...
基本画图函数(如:pairs()、coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot()、splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图。car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法。cwhmisc包集合里的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵,而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。除此...
def sort_coo(coo_matrix): tuples = zip(coo_matrix.col, coo_matrix.data) return sorted(tuples, key=lambda x: (x[1], x[0]), reverse=True)# 与上面一样，这是一个帮助函数，一旦频率映射到矩阵，它将帮助排序和选择关键字。 # 这个函数专门帮助我们根据TF-IDF统计数据选择最相关的关键...
Vector and Matrix Math Library:过时的:使用https://github.com/VMML/vmmlib-开源 活腻**us上传220KB文件格式zip开源软件 VMMLib是使用C ++模板实现的向量和矩阵数学库,因此可以非常轻松地集成到其他库和程序中。 它是由苏黎世大学VMML开发的。 (0)踩踩(0)...
val svd: SingularValueDecomposition[RowMatrix, Matrix] = mat.computeSVD(5, computeU =true)//val U: RowMatrix = svd.U//U因子是一个行矩阵。val s: Vector = svd.s//s奇异值存储在局部稠密向量中。val V: Matrix = svd.V//V因子是一个局部稠密矩阵。