特征选择 坊间传言：数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。因此特征工程显得尤为重要。最近的工作中做了较多的特征工作，在这里做一个小小的总结。peason特征选择 笔者本身统计学的，一直认为pearson也只能
https://www.postgresql.org/about/featurematrix/
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2021-10-25 15:16:54
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一.矩阵的秩1.定义：矩阵线性无关的行数或列数称为矩阵的秩补充：线性代数中的线性相关是指： 如果对于向量α1,α2,…,αn， 存在一组不全为0的实数k1、k2、…、kn， 使得：k1·α1+k2·α2+…kn·αn=0成立， 那么就说α1,α2,…,αn线性相关；线性代数中的线性无关是指： 如果对于向量α1,α2,…,αn， 只有当k1=k2=…=kn=0时， 才能使k1·α1+k2·α2+…k
数值计算可以分为两类：矩阵运算和矩阵元素运算3.1 矩阵函数和特殊矩阵 矩阵代数的处理数组大部分以一维数组（向量）和二维数组（矩阵）为主。常见的矩阵处理函数如下： 特殊矩阵：稀疏矩阵：稀疏矩阵的创建通常可以通过使用sparse和spdiags函数来进行：sparse(i,j,s,m,n,nz_m
在压缩感知中，有一些用来评价感知矩阵（非测量矩阵）的指标，如常见的RIP等，除了RIP之外，spark常数也能够用来衡量能否成为合适的感知矩阵。 0、相关概念与符号 1、零空间条件NULL Space Condition 在介绍spark之前，先考虑一下感知矩阵的零空间。 这里从矩阵的零空间来考虑测量矩阵需满足的条件：对于K稀疏的信号x，当且仅当测量矩阵的零空间与2K个基向量张成的线性空间没有
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2024-01-12 15:07:40
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RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合，可以在集群中进行并行处理。RDD可以从Hadoop的HDFS文件系统中读取数据，也可以从其他数据源中读取数据，如本地文件系统、Hive、Cassandra等。RDD的特点：分布式：RDD可以在集群中分布式存储和处理数据，可以在多个节点上并行处理数据。不可变性：RDD
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2023-08-01 16:08:05
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Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
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2023-09-30 09:20:55
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简介Apache Spark 3.3.0 从2021年07月03日正式开发，历时近一年，终于在2022年06月16日正式发布，在 Databricks Runtime 11.0 也同步发布。这个版本一共解决了 1600 个 ISSUE，感谢 Apache Spark 社区为 Spark 3.3 版本做出的宝贵贡献。PySpark 的 PyPI 月下载量已经迅速增长到2100万次，Python 现在
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2023-09-11 19:39:00
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Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进行简单介绍。 性能相关的新功能主要有： Adaptive Quer
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2023-09-03 11:18:21
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# Spark特性及其应用
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，因其高性能和简洁的API而广受欢迎。Spark提供了一些显著的特性，包括内存计算、丰富的API、支持多种数据源和容错能力等，本文将逐一介绍这些特性，并展示相关代码示例。
## 内存计算
Spark最核心的特性之一是其内存计算能力。相比传统的MapReduce，Spark可以将数据存储在内存中，这使得数据处理速
原创
2024-09-12 05:29:19
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经常遇到新的安全特性不知道是什么意思，可以到这里查一下：http://fedoraproject.org/wiki/Security_Features_Matrix
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精选
2016-11-26 14:28:40
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矩阵等价定义如果矩阵A经过有限次初等行变换变成矩阵B，就称矩阵A与B行等价。如果矩阵A经过有限次初等列变换变成矩阵B，就称矩阵A与B列等价。如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B，就称矩阵A与B等价。性质反身性：A~A对称性：若A~B，则B~A传递性：若A~B,B~C,则A~C推论：有两个m×n阶矩阵A和B，如果这两个矩阵满足B=QAP（P是n×n阶可逆矩阵，Q是m×m阶可逆矩阵），那么这两个矩阵
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2023-12-01 09:18:26
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学习spark最基本的概念就时RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)RDD五大特性我画了一个丑丑的图，这里我们将RDD图形化一下，更容易理解在RDD源码里面，它规定了五大特性：A list of partitions向图中一样由一系列分区组成，分割分区在不同节点之上A function for computing each split每个分片都有函数
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2023-08-08 08:39:21
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1.首先针对hadoop的数据存储做个总结：每个块存在三个备份----------------磁盘IO，而且是永久化进行保存，shuffle过程因为需要全局进行排序，中间数据需要溢出持久化写到磁盘中去，这个是十分容易导致磁盘的瓶颈卡顿的，磁盘一边读一边写速度是十分慢的，因此hadoop比较适合做离线处理。2.spark特点：1.快速处理的能力，hadoop的MR把中间件结果存储到磁盘，每次都需要读
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2023-09-01 23:53:36
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Spark–RDD属性和特点 文章目录Spark--RDD属性和特点1.1 什么是RDD1.2 RDD的属性1.3 RDD特点1.3.1 分区1.3.2 只读1.3.3 依赖1.3.4 缓存1.3.5 CheckPoint1.4 RDD相关概念关系 1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个
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2024-04-08 22:56:32
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该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于科学网翻译基础上进行优化、修改、补充，这篇译文翻译得很不错。在此基础上，我增加了来自英文原文的图和表格数据，以及译文中缺少的未翻译的部分。如果翻译措
1. HashMap的数据结构数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。哈希表那么我们能不能综合两者的特性，做
# 在 Spark 中创建矩阵的完整指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，其提供了丰富的数据处理功能。在机器学习和数据科学中，矩阵操作是常见的任务。本文将指导你如何在 Spark 中创建矩阵，特别是使用 `Spark MLlib` 中的 `Matrix` 类。对于刚入行的小伙伴，这里会详细讲解整个流程和每一步的代码。
## 一、流程概览
以下是创建矩阵的基本流程：
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一、特征的提取1、TF-IDF（词频-逆向文档频率） TF（词频）：HashingTF与CountVectorizer用于生成词频TF向量。HashingTF是一个特征词集的转换器（Transformer），它可以将这些集合转换成固定长度的特征向量。HashingTF利用hashingtrick，原始特征通过应用哈希函数映射到索引中。然后根据映
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2024-08-12 10:58:48
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Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，广泛用于数据分析和机器学习等领域。最近，Apache Spark发布了3.0版本，这个版本引入了许多新的特性和改进，进一步增强了Spark的性能和功能。本文将介绍Spark 3.0的一些新特性。Adaptive Query Execution
Adaptive Query Execution是Spark 3.0中一个非常重要的特性。它允许Spar
原创
2023-05-09 10:45:42
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