昨天接到上海一家的面试电话，问了我https协议的工作流程，我模糊的记得公钥加密与私钥解密，其实还有协议协商，非对称加密与对称加密这些要点，今天就打算，实现一下这些加密的过程。Https协议的工作流程1、协议协商第一步： Https请求发送的服务器端，包括Http请求和客户端支持的SSL协议。第二步： 服务器端会以安全证书的发送形式，传输经选择与客户端所支持的SSL协议，还包括加密的公钥。2、传输
转载
2024-01-03 12:51:54
33阅读
一，什么是RDD RDD是Spark的核心概念之一。从名称上来看，弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets )是一种数据集(但在下文中我们可以看到并非完全如此)。每个RDD会被自动分割成若干分片，并由Spark自动分配到集群中的各个节点上运行。RDD的特点是在内存中运行，因此速度很快。且RDD数据由Spark自动分散到集群中运行和管理，因此对于程序来说是透明的
转载
2024-09-14 12:13:21
31阅读
# 实现Java Spark MLlib
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入依赖] --> B[创建SparkSession]
B --> C[读取数据]
C --> D[数据预处理]
D --> E[选择模型]
E --> F[训练模型]
F --> G[评估模型]
G --> H[使用模型进行预测]
原创
2024-02-15 10:30:43
45阅读
# 教你如何实现"spark java mllib"
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"spark java mllib"。首先，我们需要了解整个流程，并逐步进行操作。接下来，我会详细介绍每一步需要做什么，以及具体的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 模型训练
原创
2024-05-14 05:21:32
27阅读
机器学习重点研究如何让机器人模拟人类的学习行为，用以获取新的知识和技能，改善具体算法的性能。分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。MLlib（即machine learning lib）是spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器,有速度快、易用性、集成度高的特点。Spark MLlib架构分为：1底层基础:包括spark的运行库、矩阵库和向量库2.算法库：包
转载
2023-12-15 14:43:23
79阅读
机器学习实践：Spark MLlib库介绍与使用1、实验描述MLlib （ Machine Learning Library ）是 Spark 的一个机器学习库。它能够较容易地解决一些实际的大规模机器学习问题。本实验旨在学习 Spark 的机器学习库—— MLlib 的相关知识，了解 MLlib 与 ML 之间的区别和联系，掌握 MLlib 中的几个基本数据类型实验时长：90分钟主要步骤：学习Ml
转载
2023-10-08 20:22:39
221阅读
一. 简介1. 机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a. 连续数据：可以取任何值，如房价b. 离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二. 创建向量1. 向量中的各个维度称为特征2. Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个多个RDD支持。局部向量有数值型索引和双精度浮点值，且存储在单一机器上。3. MLlib中有2
转载
2024-04-24 08:37:03
32阅读
MLlib支持几种数据类型：本地向量(local vectors)，和存储在本地或者基于RDD的分布式矩阵(matrices)。底层的线性代数转换操作是基于Breeze和jblas实现的。在MLlib中有监督学习算法使用的训练样本数据类型被称为“带标签的点(labeled point)”。一、本地向量(Local Vector) 一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型数值组成的
转载
2024-08-08 11:09:08
24阅读
机器学习算法尝试根据训练数据使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。机器学习问题分为几种，包括分类，回归，聚类，每种都有不一样的目标。一、MLlib包含一些特有的数据类型，它们位于org.apache.spark.mllib包。 Vector：一个数学向量。MLlib既支持稠密向量也支持稀疏向量，前者表示向量的每一位都存储下来，后者则只存储非零位以节约空间；&nbs
转载
2024-05-07 12:21:10
42阅读
作者高彦杰 倪亚宇3.4 MLlibMLlib是构建在Spark上的分布式机器学习库，充分利用了Spark的内存计算和适合迭代型计算的优势，将性能大幅度提升。同时由于Spark算子丰富的表现力，让大规模机器学习的算法开发不再复杂。3.4.1 MLlib简介MLlib是一些常用的机器学习算法和库在Spark平台上的实现。MLlib是AMPLab的在研机器学习项目MLBase的底层组件。MLBase是
转载
2024-02-14 14:45:29
101阅读
Spark MLlib一、Spark MLlib模型选择与调参CrossValidatorTrainValidationSplit部分内容原文地址：掘金：美图数据团队：从Spark MLlib到美图机器学习框架实践一、Spark MLlib在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 ...
原创
2021-06-01 12:15:43
427阅读
实验镜像：下载链接：https://pan.baidu.com/s/15Fc1L3iJEcbXo7SVW9mTfg提取密码：iaom 用户名：c205，密码：一个空格root密码:一个空格Spark 机器学习库简介Spark 机器学习库提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类，分类，回归，协同过滤，维度缩减等。使用 Spark 机器学习库来做机器学习工作，可以说是非常的简单，通
转载
2024-04-19 13:05:41
28阅读
机器学习领域中分类方法和回归方法是相对的，大多数的方法可以相互转换，即一般的机器学习方法如果可以分类的话，也会可以做回归预测。在本例的回归方法中，使用的评价指标是RMSE。第一步：导入数据库import sys
from time import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark import
转载
2023-11-02 20:38:14
132阅读
# 使用Spark MLlib进行Java开发
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用Java编程语言和Spark MLlib库进行机器学习任务。Spark MLlib是一个用于大规模机器学习的强大库，它提供了一系列的机器学习算法和工具，可以方便地处理和分析大规模的数据集。
## 流程概述
下表展示了使用Spark MLlib进行Java开发的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-01-11 04:16:44
49阅读
背景：公司需要使用spark mllib进行预测，基于这个需求，使用spark mllib自带的gbm进行预测。代码1：博客学院下载图文课论坛APP问答商城VIP会员活动招聘ITeyeGitChat搜CSDN写博客赚零钱传资源关注和收藏在这里Markdown编辑器富文本编辑器查看主页内容文章管理专栏管理评论管理个人分类管理Chat快问 ...
原创
2022-01-17 14:31:18
73阅读
基于Spark Mllib的文本分类文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。这在很多领域都有现实的应用场景，如新闻网站的新闻自动分类，垃圾邮件检测，非法信息过滤等。本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec
转载
2024-07-17 22:06:02
11阅读
基于Spark Mllib的文本分类，使用算法word2vec，多层感知器，多分类评估器，和Spark ML pipeline。
转载
2021-07-25 10:47:20
794阅读
spark-1.6.1 机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）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。 MLllib目前分为两个代码包：
spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。
spark.m
转载
2023-11-21 04:59:43
69阅读
Spark MLlib7.1 概述7.2 系统要求7.3 机器学习基础7.4 数据类型7.4.1 操作向量7.5 算法7.5.1 特征提取7.5.2 统计7.5.3 分类与回归7.5.4 聚类7.5.5 协同过滤与推荐7.5.6 降维7.5.7 模型评估7.6 一些提示与性能考量7.6.1 准备特征7.6.2 配置算法7.6.3 缓存RDD以重复使用7.6.4 识别稀疏程度7.6.5 并行度7.
转载
2024-03-06 17:35:05
46阅读
三、Spark MLlib应用3.1、Spark ML线性模型数据准备 基于Spark ML的线性模型需要DataFrame类型的模型数据，DataFrame需要包含：一列标签列，一列由多个特征合并得到的特征列训练模型 模型应用 模型评估任务1:某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支
转载
2023-11-09 09:56:31
138阅读
