再按空格键，直到出现让你输入 yes：最后输入安装路径，并耐心等待安装完成：最后进行初始化，输入 yes：[root@hadoop01 ~]# source ~/.bashrc
# 测试安装是否成功
(base) [root@hadoop01 ~]# conda list1.3.1.1 添加国内阿里源(base) [root@hadoop01 ~]# vim ~/.condarc
channe
# 用SparkMLib进行机器学习的实现指南
欢迎来到SparkMLib的机器学习实现指南！本文将带领你逐步学习如何在Kubernetes集群上使用SparkMLib进行机器学习的开发。SparkMLib是Apache Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，能够帮助开发者快速实现机器学习模型。
## 实现步骤
接下来我们将分步介绍如何在Kubernetes环境下实现机
原创
2024-05-08 09:46:18
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Spark 入门基础知识Spark 的特点速度快使用方便通用兼容Spark 基础下载独立部署模式（Standalone）弹性分布式数据集Scala shell1. 数组中的最值：2. RDD的创建3. 过滤RDD中的数据4. 读取文件中的数据到RDD对象5. 统计 RDD对象中的单词的数量RDD 编程（Java）00. sc.parallelize(list, numSlices)01. rdd
1、Spark MLlib的简介机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能用算法对数据进行训练以后得到的才叫模型。传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，只能在少数数据上使用，依赖于数据的抽样。由于大数据技术的出现，现在有了海量的存储空间，以及非常丰富的计算能力，就
1、找到spark安装目录E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars 里面放的是spark的所有依赖jar包2、从idea里面javalib导入即可调用里面的function
自动化学习。
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2023-06-13 20:21:34
49阅读
pom文件如下：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.4</vers
/*scala test*/
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
println("start...")
/**
* 第一步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置S
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2024-10-22 09:49:08
27阅读
摘 要 大数据时代已经到来，面对呈几何倍增且来源多样的海量数据，企业需要运用各种数据处理分析技术从中获取需要的有价值的信息。而基于大数据的四V特性，相关机构从海量数据中提取信息面临着原始数据无规则、非结构化、不完整等各种问题。这些带有各种质量问题的数据无疑增加了企业准确获取信息的难度，进而导致一系列不必要的决策失误。若能在数据处理之前对这些数据进行预处理操作，去除或纠正各种质
概述 Spark MLlib分为基于RDD的API和基于**DataStream的API，**其中基于RDD的API是MLlib的主要API。数据类型 MLlib支持存储在一台机器上的本地向量和矩阵，以及由一个或多个 RDD 支持的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵用于公共接口的简单数据。 本地矢量 M
原创
2021-07-29 14:01:14
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概述背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，可以用于数据清洗、分析和机器学习。Spark MLlib是Spark的一个子项目，专门为大规模机器学习提供一套高效的算法和工具。MLlib包含了许多常用的机器学习算法，如线性回归、梯度提升、支持向量机等。深度学习是一种人工智能技术，通过多层神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习已经取得了很大的成功，如图像识别、自然语言处理等
# Spark MLlib 评估器简介
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Spark MLlib 是其中用于机器学习的库。MLlib 提供了丰富的工具来构建和评估机器学习模型。在机器学习的生命周期中，评估器(evaluator)在模型验证与性能评分中扮演着至关重要的角色。
## 什么是评估器？
评估器是 MLlib 中用于评估所构建模型的性能的工具。它通常包括一些统计
# 使用 PyTorch 比较 Tensor 的实用指南
在深度学习和机器学习中，我们经常需要对数据进行比较和操作，而 `PyTorch` 是一个非常流行的深度学习框架。在这篇文章中，我们将深入探讨如何比较两个 PyTorch 的 Tensor。通过一步一步的引导，你将学会如何实现这一目标。
## 流程概述
在比较 Tensor 的过程中，基本上可以分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-15 03:57:46
20阅读
在进行大规模数据分析或深度学习任务时，我们常常会用到PyTorch框架，而在使用PyTorch处理数组时，数组的比较显得尤为重要。本文将围绕“PyTorch 数组比较”的主题，深入探讨其背景、核心维度、特性拆解以及实战对比，希望能为大家提供一个清晰的理解。
### 背景定位
在现代机器学习与深度学习中，PyTorch作为一种广泛使用的开源深度学习框架，提供了强大的张量计算能力和自动求导功能。作
# 深度学习中的算法比较：Spark MLlib vs PyTorch
在深度学习领域，Spark MLlib和PyTorch都是非常流行的工具。两者都有自己独特的优势和适用场景。本文将对这两个工具进行比较，并举例说明它们的应用。
## Spark MLlib
Spark MLlib是Apache Spark项目的一个组件，用于机器学习。它提供了一组分布式的机器学习算法，可以处理大规模数据集
原创
2024-06-17 05:29:49
160阅读
在深度学习中，我们经常需要比较不同的张量（tensor）以评估模型的性能或进行数据分析。PyTorch作为广泛使用的深度学习框架，提供了一些方便的工具来处理张量的比较问题。本文将围绕PyTorch中的张量比较机制进行探讨，包含适用场景、技术演进、架构对比、特性拆解、实战对比、选型指南及生态扩展等方面的分析。
## 背景定位
在深度学习任务中，比较不同的张量是常见需求。比如，在模型训练过程中的损
# MONAI与PyTorch的比较
在深度学习的领域，PyTorch因其灵活性和易用性而广受欢迎。与此同时，MONAI（Medical Open Network for AI）作为一个专为医学图像处理设计的深度学习框架，正在逐渐获得关注。本文将比较MONAI和PyTorch的特点，并呈现一些代码示例，同时通过可视化图表进一步阐释两者的差异和应用。
## 1. PyTorch简介
PyTor
原创
2024-09-24 05:15:31
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Python比较运算符（关系运算符）比较运算符，也称关系运算符，用于对常量、变量或表达式的结果进行大小比较。如果这种比较是成立的，则返回 True（真），反之则返回 False（假）。True 和 False 都是 bool 类型，它们专门用来表示一件事情的真假，或者一个表达式是否成立，我们将在《Python bool布尔类型》中详细讲解。Python 支持的比较运算符如表 1 所示。表 1 Py
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2023-08-20 20:50:10
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基本统计相关分析和假设检验计算两列数据的相关性是统计里的通常操作。在spark.ml里，提供了计算多列数据相关性的灵活性。支持的相关系数计算方式有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。 皮尔逊相关系数的公式其实也就是向量夹角的余弦公式：
cos(a,b)=a·b/(|a|*|b|) Correlation使用向量组成的Dataset计算相关性矩阵。输出是一个包含向量列相关性矩阵
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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TensorFlow与PyTorch比较 一、总结 一句话总结： 谷歌的 Tensorflow（2015） 与 Facebook 的 PyTorch（2017），都是开源的 PyTorch 和 TensorFlow 的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）而工
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2020-09-30 06:39:00
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