之前对 SQL 还是不是非常熟悉的，但是现在或多或少还是会写一些计算任务。比如最近在推送将所有天级的耗时任务都从传统关系型数据库迁移至 Spark 集群当中进行计算，中间遇到一些有趣的小问题在这里记录一下。 Q: 我想按照某个字段分组并且把一组查询字段连起来得到一个 json 然后把结果作为一个字段应该怎么弄？A: 这里我的思路是将我们需要 dumps 的字段给拼接起来，然后使用列表将同
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2023-12-24 23:07:16
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# PySpark CTR预测模型：用大数据分析提升广告点击率
在数字营销领域，点击率（Click-Through Rate，简称CTR）是一个关键指标，用于衡量广告效果。CTR预测模型可以帮助我们预测用户看到广告后点击的概率。本文将介绍如何使用PySpark构建CTR预测模型。
## 什么是CTR预测模型？
CTR预测模型是一种机器学习模型，用于预测用户在看到广告时点击的概率。通过分析用户
原创
2024-07-27 03:35:20
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文章目录1 Ensemble Learning-模型融合1.1 Voting1.2 Averaging1.3 Ranking1.4 Binning1.5 Bagging1.6 Boosting1.7 Stacking1.8 Blending2 融合的条件3 Python实现3.1 Stacking3.2 BlendingReference Wisdom of the crowds == ense
PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜10.6970.460是20.7740.376是30.6340.264否40.6080.318否50.5560.215否注： 当然这里是假设西瓜“是否好瓜”仅受这两个因素的影响，真实情况下西瓜
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2024-09-21 11:10:58
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01文章信息《Short-term traffic state prediction from latent structures: Accuracy vs. efficiency》。华盛顿大学2020年发在part C上的一篇文章。02摘要近年来，深度学习模型因其对复杂非线性关系的建模能力，在交通状态预测等诸多研究领域显示出良好的应用前景。然而，深度学习模型也有一些缺点，使其在某些短期流量预测应
pyspark 使用 Many different factors come into play as to why a particular user may or may not churn. In this project I use PySpark to analyse and predict churn using data similar to those of companies
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2024-08-06 21:00:03
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目录1-pandas与时间序列 2-pandas案例1-pandas与时间序列无论在什么行业，时间序列都是一种十分重要的数据形式，很多统计数据以及数据规律也都和时间序列有着十分重要的关系，而且pandas在处理时间序列是非常简单的。下面我们看下生成时间序列的方法：生成一段时间的python代码如下：import pandas as pd
#生成一段时间范围
t = pd.date_ra
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2023-08-21 02:13:25
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“ 本文阐述基于PySpark的sql数据读取、特征处理、寻找最优参数、使用最优参数预测未来销量的全过程，重在预测流程和Pyspark相关知识点的讲解，展示可供企业级开发落地的demo。” 文章目录1 数据读取与预处理1.1 数据读取1.2 特征生成1.3 数据集的划分2 模型构建和调优2.1 设置参数空间2.2 交叉验证2.3 dataframe转换2.4 dataframe最优参数保存至数据库
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2024-06-09 07:25:43
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PySpark.ml时间序列特征工程1.特征预处理1).二值化与分桶2).最小最大值标准化(MinMaxScaler)3).绝对值归一化MaxAbsScaler4).特征标准化StandardScaler5).Normalizer （正则化）6).多项式特征(PolynomialExpansion)7).独热编码OneHotEncoder8).降维 PCA（主成分分析 ）2.日期特征1).日期拆
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2024-04-30 19:19:23
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一、简介线性回归使用数据的特征进行训练，以构建出一个模型（方程式）用来拟合训练的数据（最好事先判断一下这些特征和预测的结果能够真正存在线性关系）。然后使用该模型，输入相同的数量的特征，预测未来的走势。 二、对于LinearRegressionWithSGD和LinearRegression在使用时，我们会发现，org.apache.spark.ml和org.apache.spark.mllib包下
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2024-06-03 20:54:43
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文章目录abstract可视化读入数据简单时序图季节性时序图季节性箱线图趋势箱线图时序的主要成分statsmodels 安装周期检验STL算法介绍Homework简单时序图季节时序图季节箱线图趋势箱线图ACF查看周期STL 检测 abstract时间序列可视化时间序列的四个主要成分： 趋势，季节性（周期性），外部变量，噪音计算时间序列的自相关性系数，根据自相关性系数判断季节性掌握STL算法分解时
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2023-11-25 20:38:49
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时序预测（Arima 和 HoltWinters）算法 及 评估方法 整理。spark 库里没有 Spark TimeSeries 时序预测算法，但是国外有人已经写好了相应的算法。https://github.com/sryza/spark-timeseries时间序列分析时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，
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2023-09-06 14:18:05
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本文是PySpark销量预测系列第一篇，后面会陆续通过实战案例详细介绍PySpark销量预测流程，包含特征工程、特征筛选、超参搜索、预测算法。在零售销量预测领域，销售小票数据动辄上千万条，这个量级在单机版上进行数据分析/挖掘是非常困难的，所以我们需要借助大数据利器--Spark来完成。Spark作为一个快速通用的分布式计算平台，可以高效的使用内存，向用户呈现高级API，这些API将转换为复杂的并行
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2024-03-10 23:44:21
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在处理“pyspark 支持向量机 预测概率”的问题时，我们需要详细考虑备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和监控告警等重要方面。以下将会逐步展开这些内容，并提供必要的视觉图表和代码示例。
首先，我们来设置备份策略。为了确保数据的可靠性和安全性，我们制定了以下的备份计划。
```mermaid
gantt
title 备份策略计划
dateFormat YYYY
keras 时间序列预测num表示自行车数量，weekday表示星期几，hour表示小时。一共45949条数据，这些数据是按一分钟一次的顺序排列的。 用RNN进行预测的话，实际上用num字段就够了，其他两个字段作为额外的参考信息，读者不妨利用这两条信息构建更复杂的模型，提高预测精度。接下来我们将用多层LSTM 的RNN神经网络去预测这些序列的值，简单来说，我们有9个连续的num，那么如何预测第10
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2023-11-12 09:45:01
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1、文章信息《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network》。这是华南理工大学和京东数科合作发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。2、摘要在各种时空挖掘应用中，例如智能交通控制和公共风险评估，准确预测整个城市的交通流量一直发挥着至关重要的作用。尽管先前的工作已为学习交通时序动态和空间依赖性做
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2024-01-26 09:50:34
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借翻译这篇文章的机会学习pySpark实现决策树分类，同时采用分层抽样的方法处理数据偏斜问题、利用k折交叉验证的方法进行了模型参数决策树深度的优化，从而获得了最佳决策树。 客户流失预测【Churn prediction】的研究有利于提前做出挽留动作，降低客户流失对利润增长造成的负面影响。客户流失预测在电芯、银行、保险等行业备受关注。 预测过程是基于数据驱动，通常是利用机器学习技术。在这篇文章中，我
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2023-12-01 23:20:19
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import pandas as pd
#取数
#df=pd.read_csv('jetrail.csv')
#print(df.head())
'''
ID Datetime Count
0 0 25-08-2012 00:00 8
1 1 25-08-2012 01:00 2
2 2 25-08-2012 02:00
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2024-01-03 22:57:19
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Perceptron是用于二进制分类任务的线性机器学习算法。它可以被认为是人工神经网络的第一种和最简单的类型之一。绝对不是“深度”学习，而是重要的组成部分。与逻辑回归相似，它可以快速学习两类分类任务在特征空间中的线性分离，尽管与逻辑回归不同，它使用随机梯度下降优化算法学习并且不预测校准概率。在本教程中，您将发现Perceptron分类机器学习算法。完成本教程后，您将知道：Perceptron分类器
PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性一、基本统计特性1.序列长度2.销售时长3.间断时长4.缺失值占比5.均值(mean)6.标准差(std)7.C.V系数二、分布特性8.偏度(skewness)9.峰度(Kurtosis)10.雅克-贝拉检验(Jarque-Bera)三、序列内部特性11.长期趋势12.平稳性13.周期性14.序列复杂度 PySpark时序数据描述 为更好
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2024-05-07 19:02:48
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