《Spark机器学习（第2版）》是2018年11月人民邮电出版社出版的图书，作者是[印]拉结帝普·杜瓦、[印]曼普利特·辛格·古特拉、[南非]尼克·彭特里思。内容简介 本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习...
学习时利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型;预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类。 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHubhttps://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets 运行代码段与学习 → 在线编程环境http://blog.showmeai.tech/python3-compiler 代码语言:python 代码...
调用向量封装器的函数transform()做测试集的向量封装: 缺乏机器学习模型所需要的元数据(如类别数量、独立值等)调用类别编码器做变换: 只保留预测变量和目标变量,并将目标变量重命名为label: 在做完独热编码后,定义列索引对应的变量名: ②卡方特征选择 调用卡方特征选择器模型的函数transform()做训练集的特征选择,输入...
Spark可以被用来机器学习,下面是机器学习的基本流程,包括数据收集、清洗,特征工程,模型训练,模型评估,模型预测,甚至模型管理与部署。 Spark MLlib提供2套使用不同数据结构的package来支持machine learning, 其中org.apache.spark.ml提供DataFrames的接口,而org.apache.spark.mllib提供RDD接口,后者处于维护阶段,不添加新fe...
上图表明机器学习是数据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拿这个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,最终获得满意的经验来处理其他的数据。 1.2 机器学习的分类 另外,这一篇文章里也有数据挖掘(机器学习)的分类和应用场景,对比着看: ...
基于Apache Spark的机器学习及神经网络算法和应用 使用高级分析算法(如大规模机器学习、图形分析和统计建模等)来发现和探索数据是当前流行的思路,在IDF16技术课堂上,英特尔公司软件开发工程师王以恒分享了《基于ApacheSpark的机器学习及神经网络算法和应用》的课程,介绍了大规模分布式机器学习在欺诈检测、用户行为预测(稀疏...
《Spark机器学习》是2015年人民邮电出版社出版的图书，作者是[南非] 彭特里思（Nick Pentreath）。内容简介 每章都设计了案例研究，以机器学习算法为主线，结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式，而是从准备和正确认识数据开始讲起，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法...
1.Spark机器学习工作流 1)Spark mllib 与ml Spark中同样有用于大数据机器学习的板块MLlib/ML,可以支持对海量数据进行建模与应用。 2)机器学习工作流(Pipeline) 一个典型的机器学习过程,从数据收集开始,要经历多个步骤,才能得到需要的输出。是一个包含多个步骤的流水线式工作: ...
Spark ML Pipelines就是对分布式机器学习过程进行模块化的抽象,这样使得多个算法合并成一个Pipeline或者工作流变得更加容易,下面是Pipelines API的关键概念。 DataFrame:DataFrame与Spark SQL中用到的DataFrame一样,是Spark的基础数据结构,贯穿了整个Pipeline。它可以存储文本、特征向量、训练集以及测试集。除了常见的类型,Data...