1、MLlib简介MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）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。具体来说，其主要包括以下几方面的内容：算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；特征化工具：特征提取、转化、降维，和
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2023-06-19 09:52:40
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一、简介Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会，2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目。相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继 MapReduce 之后，最为广泛使用的分布式计算框架。二、特点Apache Spark 具有以下特点：使用先进的 DAG 调度程
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2023-12-09 14:38:26
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Executor 端的内存模型,包括堆内内存(On-heap Memory)和堆外内存(Off-heap Memory) 存管理接口（MemoryManager ）Spark 为Execution 内存和Storage 内存的管理提供了统一的接：MemoryManager。MemoryManager 的具体实现上，Spark 1.6 之后默认为统一管理（Unified Memory Ma
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2024-01-11 21:59:16
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通过SparkML训练的各种模型，通过Pipeline训练的为PipelineModel，我们可以将此模型写出为pmml文件(跨平台)或者写入hdfs(spark可以重新加载)。写入HDFS介绍 我们项目需要将Spark训练的模型保存至HDFS，待需要时再重新加载回来做后续的模型预测和评估的流程。因为Spark2.0后我们都是用Pipeline去训练模型的，我们以PipelineModel为
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2023-09-16 21:30:22
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Python开源机器学习建模库PyCaret，刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包，几行代码就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能自动实现。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的炼丹炉。以下是它「熔」进来的部分库：数据处理：pandas、nu
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2024-07-22 12:54:39
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萧箫 发自 凹非寺Python开源机器学习建模库 PyCaret，刚刚发布了2.0版本。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能 自动实现。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的 炼丹炉。数据处理：pandas、numpy…数据可视化：matplotlib、seaborn…各种模型：sklearn、xgboost、ca
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2024-09-01 11:03:44
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基于flask和docker技术的机器学习模型上线实现（一） 之前一直想写博客，一是看到博客上很多好的文章，给我很多可资之用，因此萌生进行技术传播的想法，二是也是对自己的学习做总结，督促自己学习进展。是为前言。 自己做的课题是基于重症监护室（ICU）数据的病人死亡率预测，简而言之，是对ICU数据做分析处理，搭建机器学习模型，预测病人在住院期间死亡的概率，
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2024-07-05 11:17:58
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pmml模型java部署上线的描述
PMML（Predictive Model Markup Language）是一种用于描述统计和数据挖掘模型的XML标准。随着大数据和机器学习的普及，应用PMML模型进行预测分析变得越来越重要。本博文将记录如何将PMML模型部署到Java环境中，确保可以在实际应用中高效运行。
## 环境准备
首先，我们需要准备好部署环境。在这部分中，你需要确保安装以下前置
## 深度学习模型上线流程及实现
在当今的技术行业，将深度学习模型有效地上线是一个非常重要的步骤。本文将指导你如何将一个使用 PyTorch 构建的深度学习模型上线，适合刚入行的小白。我们将通过一个清晰的流程以及详细的代码示例来完成这个任务。
### 上线流程概述
以下是将 PyTorch 模型上线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 训练
RDD是核心Spark的计算全部基于接口RDD，RDD包括一组partitions和几个接口方法。spark的计算过程实质是对一个RDD实例进行处理生成另一个RDD实例计算过程会生成base RDD、transformation RDD、action RDD、cache RDD几类RDD 输入算子从hdfs读取blocks生成一个base RDD，每个block生成一个partition转换算子对
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2023-09-07 15:30:05
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文章目录1 机器学习流程2 逻辑回归demo1 模型训练+使用+保存2 保存模型的使用3 K-means demo4 图片识别demo1 读图片2 模型训练3 测试5 IK demo6 贝叶斯文本分类 demo 1 机器学习流程原始数据—>数据特征工程(训练数据和测试数据)—>建立模型—>模型评估(测试数据进行评估)—>判断模型是否合格(不合格继续进行训练，算法学习)—&
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2023-11-24 09:15:54
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# Spark模型实现指南
## 导言
在大数据时代，Spark作为一种快速、通用且容错的集群计算系统，被广泛应用于数据处理和机器学习等领域。本文将引导刚入行的开发者实现一个基本的Spark模型，包括整个流程、每一步所需的代码以及相应代码的注释。
## 流程概述
下表展示了整个Spark模型实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSessi
原创
2023-09-16 18:17:29
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调度模型的好坏，是由底层的抽象模型所决定的，spark的底层抽象是RDDspark调度模型系统，分为底层调度模型(TASKscheduler)和高层调度模型(DAGscheduler) 调度过程1. application driver发出请求，这个application首先创建sparkconf和sparkcontext对象，在sc对象中TASKscheduler，DAGschedul
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2023-08-08 11:07:09
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1.重点归纳1）FM和FFM模型凭借在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。2）FM旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，使用矩阵分解的方法来求解参数，从而降低计算复杂度为线性。（1）模型：（2）损失函数回归问题：最小平方误差（least square error）二分类问题：hinge loss函数/ logit loss函
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2024-01-28 01:17:59
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从Hadoop MR到Spark回顾hadoop—mapreduce计算过程MR VS Spark Spark编程模型核心概念注意：对比mr里的概念来学习Spark Application的组成Spark应用程序的组成● Driver● Executor注意：对照helloworld来思考Spark Application基本概念Spark Application编程模型Spark 应用程序编程
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2023-08-23 12:49:42
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概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Spark是一种由Scala语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能 Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据。 Spark
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2023-08-25 12:55:01
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目录Spark计算模型Spark程序模型小结弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD)RDD简介RDD的两种创建方式RDD的两种操作算子Transformation(转换)Action(行动)RDD的重要内部属性RDD与DSM的异同DSMRDD与DSM的区别Spark的数据存储算子的分类及功能算子的分类Value型Transformation算子输入分区
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2023-07-21 14:41:35
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录句子分割（隐藏）马尔可夫模型部分分割词性标注条件随机场分块和句法分析语言模型递归神经网络练习：字符 N-Gram练习：词语言模型到目前为止，我们将文档视为词袋。对于许多 NLP 任务来说，这是一种常见且易于实现的方
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2024-03-10 23:56:49
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记一次模型上线的惨痛教训前言演示代码背景需要完成的任务bug浮出水面写在最后-Python如何学习前言最近两周一直在忙导师那边一个项目，进展到最后一步模型上线了，但花了2周多才搞定，其中一个原因是代码中有一个bug，导致模型结果一直和之前小样本测试差距较大，经过项目组小伙伴们的一起努力，终于找到了这个很”狡猾"的bug，故总结并和大家进行分享(由于这两周工作强度太大，很多天工作到深夜实在没有精力进
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2023-11-14 17:55:40
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本文实例讲述了Python函数式编程。分享给大家供大家参考，具体如下：函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，从计算机硬件->汇编语言->C语言->Python抽象程度越高、越贴近于计算，但执行效率也越低。纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量
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2024-05-16 08:26:21
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