目前比较方便的LDA解法是gibbs采样，但是对于改进型LDA，如果分布不再是dirchlet分布，p(z|w)可能就不太好求了（这里z代表隐藏变量，w是观察量），只能用变分法。LDA变分EM算法LDA主要完成两个任务，给定现有文档集合D，要确定超参数α，β值；或者给一篇新的文档，能够依据前面的超参数来确定隐藏变量θ，z分布。其实后面一个任务可以归到前面中，因为前面可以顺带求出隐变量分布。 这里
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2024-07-05 20:56:02
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
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2024-05-04 19:03:09
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---恢复内容开始--- 小项目：分析希拉里邮件主题 import numpy as npimport pandas as pdimport redf = pd.read_csv("HillaryEmails.csv")df.head(1)#发现df中有很多字段，最有用的还是 ExtractedBodyText内容，所以我们将提取该字段，并提出id,再dropna()
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2024-08-06 20:02:26
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# Spark LDA: 主题建模在大规模数据上的应用
随着大数据技术的不断发展，人们对文本数据的处理需求也越来越迫切。主题建模作为文本挖掘的重要技术之一，能够帮助我们从海量的文本数据中发现潜在的主题和模式。在大数据平台上，Spark LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种高效的主题建模算法，受到了广泛的关注和应用。
## 什么是Spark LDA？
Spa
原创
2024-03-21 07:24:11
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内容简介线性判别分析LDA的基本概念代码实例：第一部分使用python详细说明了LDA的计算过程； 第二部分记录了如何使用sklearn完成LDA。什么是线性判别分析？LDA，全名 Linear Discrimination Analysis， 是一种有监督学习的降维算法 LDA关心的是能够最大化类间的区分度的坐标轴成分。降特征投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息。原理：投影到
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2024-03-26 10:30:37
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LDA： LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant。 LDA的原理是，将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇
SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
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# Java Spark 例子实现指南
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Java Spark框架来实现一个简单的例子。Java Spark是一个开源的框架，用于快速构建基于Java的Web应用程序。它提供了一种简单而强大的方式来处理HTTP请求和响应，并支持路由、中间件和模板引擎等特性。
## 实现流程
下面是实现这个例子的步骤概览，你可以使用以下表格来跟随这个流程。
``
原创
2024-01-23 12:25:59
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Spark 案例实操
在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，咱们必须先将数据准备好。上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下：数据文件中每行数据采用下划线分隔数据每
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2023-08-31 17:39:53
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分析函数的应用场景： （1）用于分组后组内排序 （2）指定计算范围 （3）Top N （4）累加计算 （5）层次计算分析函数的一般语法： 分析函数的语法结构一般是： 分析函数名(参数) over (子partition by 句 order by 字句 rows/range 字句) 1、分析函数名：sum、max、min、count、avg等聚合
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2023-07-03 20:34:07
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# 教你如何实现“spark java代码例子”
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title 整体流程
"了解需求" : 20
"编写代码" : 40
"调试测试" : 30
"部署上线" : 10
```
## 2. 详细步骤
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解需求 |
| 2 | 编写代码
原创
2024-04-08 04:06:24
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# 学习如何实现Spark示例
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于数据处理与分析。作为一名刚入行的小白，理解Spark的基础知识和简单示例是进军这一领域的重要一步。本文将指导您了解如何实现一个简单的Spark例子，并通过一个实例帮助您更好地理解其工作流程。
## 实现Spark示例的流程
我们将通过以下步骤来实现Spark示例：
| 步骤 | 描述
# Spark 例子：大规模数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。它具备快速、通用、易于使用等优点，成为数据科学家和工程师的首选工具。本文将通过一个简单的 Spark 示例来展示其基本使用方法和优势。
## Spark 的基本组件
在使用 Spark 之前，我们需要了解几个关键概念：
1. **RDD (弹性数据集)**：Spa
原创
2024-08-31 05:39:14
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为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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Spark RDD的五大特性及Spark常用算子说明一、RDD的五大特性 1.a list of partiotioner有很多个partiotioner(这里有3个partiotioner),可以明确的说，一个分区在一台机器上，一个分区其实就是放在一台机器的内存上，一台机器上可以有多个分区。2.a function for partiotioner一个函数作用在一个分区上。比如说一个分区有1,2
用户自定义函数SparkSQL自带的函数并不能完全满足实际开发中的需求，为了解决这样一个问题，在SparkSQL中用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。1. UDFUDF是sparkSQL中用户自定义函数，用法和sparkSQL中的内置函数类似；是saprkSQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。使用UDF自定义函数案例package com.a
一、Spark Streaming的介绍 Spark Streaming是Spark 核心API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。 数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字的许多来源中获取，并且可以使用由高级功能（如map，reduce，join和window）表达的复杂算法进行处理。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时仪表板。 事
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2024-02-19 10:08:06
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版本及配置说明shell模式下wordcount示例第一个spark实验scala 31 示例1WordCount结果打印在运行界面 32 示例2WordCount结果保存到文件 1. 版本及配置说明spark+hadoop环境自行安装，可参考本实验坏境。spark系列从这里开始吧！1 注意spark和scala的版本匹配。2 本实验环境：spark version 2.1.2-SNAPSHOT
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2024-01-17 09:24:07
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了解spark的基本运行，在window下面的应用。了解本地运行一个spark程序的过程。
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2023-01-31 09:29:18
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一、统计指定索引的每个值有多少个：var textFile = sc.textFile("/xxxx_orgn/p1_day=20170609/*.txt");var pairRdd=textFile.filter(x=>x.split("\\|",-1).length>68).map{x=>val data=x.split("\\|",-1)(67); (data,1)}var
原创
2017-06-08 21:52:25
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