Spark MLlib的发音为/spɑːk emˈɛllib/。其中,“Spark”发音为/spɑːk/,“MLlib”可以类比于“library”的发音/ˈlaɪbrəri/,但将“li”替换为“ML”,因此可以读作/emˈɛllib/。MLlib是Spark的机器学习库,提供了多种机器学习算法和工具,用于数据预处理、模型训练及预测等。 你对Spark MLlib还有其他问题吗?或者有需要进一步了解的内容吗?
MLlib中提供几种向量和矩阵的数据结构: Local vector,本地向量 Labeld point,带标签的向量 Local Matrix,本地矩阵 Distributed matrix,分布式矩阵 一般向量或者矩阵都有两个方法,dense表示密集版,sparse表示稀疏版,稀疏版是可以指定下标的。 基本的统计方法 colStats 以列统计基本数据,count个数、max最大值、mean最小...
Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说,就可使用一个平台来进行不同的工程实现,减少了人力开发和平台部署成本。 兼容性。Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如...
在spark-shell中执行如下语句来亲自体验一下吧。 importorg.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGDimportorg.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors// Load and parse the datavaldata = sc.textFile("mllib/data/ridge-data/lpsa.data")valparsedDa...
Spark0.9.0机器学习包MLlib-Optimization代码阅读 基于Spark的一个生态产品--MLlib,实现了经典的机器学算法,源码分8个文件夹,classification文件夹下面包含NB、LR、SVM的实现,clustering文件夹下面包含K均值的实现,linalg文件夹下面包含SVD的实现(稀疏矩阵的表示),recommendation文件夹下面包含als,矩阵分解实现,regression...
Spark MLlib:提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等,还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。 GraphX(图计算):Spark 中用于图计算的 API,性能良好,拥有丰富的功能和运算符,能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。 集群管理器:Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千...
作家的话 去QQ阅读支持我 还可在评论区与我互动 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 本周热推: 机器人手工制作关节故障空间机械臂容错运动控制技术智能控制技术及其应用 版权信息 书名:Spark MLlib机器学习实践(第2版) 作者:王晓华 出版社:清华大学出版社 ...
Spark MLlib机器学习实践(第2版) 王晓华 工业技术·自动化技术·0字 完本| 更新时间 Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍SparkMLlib程序设计的图书,入门简单,示例...
Spark的MLlib库提供了丰富的机器学习算法,包括分类、回归、聚类和推荐系统。这些算法可以在分布式环境下高效运行,适用于大规模数据集。例如,MLlib中的LogisticRegression和DecisionTreeClassifier可以用于分类任务,通过交叉验证和参数调优来选择最优模型。模型评估是保证模型性能的重要环节,可以使用MLlib中的评估指标如准确率、...