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
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2023-10-08 20:22:39
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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.
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2024-03-06 17:35:05
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MLlib的官网文档：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html本节主要内容：一、MLlib简述二、基本数据类型三、汇总统计四、实例应用K-means算法一、MLlib简述：1.MLlib是什么？MLlib是Spark的机器学习(ML)库。它的目标是让实用的机器学习变得可扩展和容易。在高层次上，它提供以下工具:(1)ML算法:常用的学习算法，
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2023-11-22 18:03:43
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全套代码仓库：https://github.com/igeng/Awesome_SparkMLlib 包括可运行代码以及电子版文档。 目录1.SparkMLlib基础1.1 Spark的安装1.1.1 Spark的安装（1）Hadoop的安装（2）安装Java环境（3）安装Hadoop 2（4）安装Spark1.1.2 使用Spark编写简单的应用程序1.2 Spark编程基础与数据操作1.2.1
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2024-08-21 11:05:39
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最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比s
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2023-11-28 11:39:58
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1.概述 首先，笔者要先申明，我也是初学机器学习领域的内容，虽然我是从事大数据平台开发的工作，但是工作中确实没有跟spark MLlib打过交道，所以文中如果有描述错误的地方，还请大家指正。机器学习对高数、python的基础都有一定的要求，但是入门我觉得最重要的是理论联系实际，了解机器学习基本概念，然后结合spark MLlib的example代码去入手，亲自跑一个代码尝试一下，这样理解起来更容易
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
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2023-07-28 15:34:31
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spark Core的使用基础知识 rdd为spark的一个分布式数据源的计算的抽象 sparkContext为spark环境上下文用于保持集群连接，创建RDD 并行数据 accumular boardcast变量 用户创建spark job作业 SparkConf conf = new
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2023-08-21 20:50:47
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首先说明一下，本文适合Windows系统远程登录Ubuntu服务器，使用Pycharm编写Spark应用程序。操作过程参考了很多网上教程，链接都在文中给出。1. 准备工作1.1 安装MobaXterm
这是一款很适合Windows系统的远程控制工具，具体介绍和使用可以参考这篇文章。1.2 安装Hadoop参考教程，里面包含了Hadoop和JDK的安装和使用的详细步骤。1.3 安装spark参考教程
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2024-01-25 19:57:19
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spark 是目前非常流行的大数据计算框架。 spark 生态Spark core：包含 spark 的基本功能，定义了 RDD 的 API，其他 spark 库都基于 RDD 和 spark coreSparkSQL：像 sql 一样操作数据SparkStreaming：实时数据处理，像操作普通 RDD 一样处理流数据Mlib：机器学习库，算法被实现为对 RDD 的操作GraphX：控
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2023-07-29 23:55:37
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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
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2023-12-15 14:43:23
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之前我们一直使用sklearn进行机器学习，今天我们来看一个高级的分布式机器学习框架spark。我们将重点介绍MLlib的基础知识，以及通过一个入门例子来介绍使用spark创建回归模型以预测房价的基本步骤。Spark介绍大数据时代需要对非常大的数据集进行大量的迭代计算。 机器学习算法的运行实现需要具有超强计算力的机器。但是一味的依靠提升机器计算能力并不是一个好的选择，那样会大大增加我们的计算成本。
原创
2021-04-04 15:56:28
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四、无监督学习4.1 聚类4.1.1 K-MeansK-Means是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇。K-Means的目标是最小化所有数据点到其所属簇中心的距离的平方和。K-Means算法的基本流程如下：随机选择k个点作为初始簇中心。将每个数据点分配到距离其最近的簇中心。根据分配的结果，更新每个簇的中心。重复步骤2和3，直到簇中心不再变化或达到最
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2024-06-25 16:29:23
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做Spark也有段时间了，主要是平台方面的东西源码也改过些。不过总觉得还是应用才是王道，加上现在AI日趋火爆，抽点时间学习下SparkML吧。—前言我博客里SparkML系列的文章是基于Spark机器学习这本书(Nick Pentreath著),把每章重点和自己的一些感悟记录下。Spark的环境搭建与运行Spark支持4中运行模式本地单机模式: 在本机的一个JVM里构造的一个多线程版本的Spark
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2024-01-15 09:01:04
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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
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2024-05-07 12:21:10
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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
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2024-04-24 08:37:03
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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
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2024-08-08 11:09:08
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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
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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
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2023-11-02 20:38:14
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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
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2024-07-17 22:06:02
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