一、spark概述1.1、定义Spark是一种基于内存的快速、通用可扩展的的大数据分析引擎。1.2、历史 1.3、spark特点1）、运行速度快：与Hadoop的MR相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的计算也快10倍以上。使用DAG（有向无环图）执行引擎以支持循环数据流与内存计算。计算结果存放于内存中，2）、易用性好：支持使用Scala、ja
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2023-06-19 06:47:45
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近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如，驾驶员是否长距离驾驶?短距离驾驶?高速驾驶?回头路?是否从某些站点急剧加速?是否高速转弯?所有这些问题的答案形成了表征驾驶员特征
wordpress添加媒体WordPress comes with the ability to sort your content into categories, tags, and taxonomies. One of the major difference between categories and tags is that categories can have subca
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2024-10-15 14:44:05
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我们知道Spark2.0 ，Spark 1.6还有Spark 1.5 三者之间版本是不兼容的，尤其
原创
2023-03-15 07:30:11
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# 使用Spark进行机器学习：解决客户流失预测问题
在当今数据驱动的时代，企业越来越多地依赖于数据分析和机器学习来做出明智的决策。Apache Spark作为一个高效的大数据处理框架，为机器学习提供了强大的支持。本文章将探讨如何使用Spark MLlib进行客户流失预测。我们将通过实际示例来展示如何实现这一目标。
## 问题描述
客户流失是许多企业面临的一个重要问题。对于电信公司而言，客户
# 项目方案：利用Spark进行数据清洗
## 1. 背景介绍
在大数据时代，数据清洗是数据处理过程中至关重要的一环。Spark作为一个高效的大数据处理框架，提供了丰富的API和功能，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本项目将利用Spark来进行数据清洗，以提高数据质量和准确性。
## 2. 项目目标
本项目的主要目标是利用Spark进行数据清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，
原创
2024-04-29 06:07:44
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一.GBDT简介
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引
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2024-05-06 20:21:53
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代码结构 ?本代码主要由 4 个 python 文件和 3 个文件夹组成。其中，dataset.py 用以加载数据集（MNIST 或 cifar10）；hog.py 实现了 HOG 算法；svm.py 实现 SVM 算法；main.py 用来测试分类效果。文件夹 model 用来存储训练好的 SVM 模型；feat 文件夹存放 HOG 特征；data 文件夹存放读取后的数据集信息。dataset.
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2024-03-17 17:06:12
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目录 1.前向分布算法2.负梯度拟合3.损失函数4.回归5.二分类，多分类 二元分类GBDT分类算法 多元分类GBDT分类算法6.正则化7.优缺点8.sklearn参数8.1 GBDT类库boosting框架参数8.2 GBDT类库弱学习器CART参数调节9.应用场景参考1.前向分布算法前向分布算法是大多Boosting算法的一个基础，其基本思想是：从前向后，每一步只
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2024-04-21 10:01:40
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1. 解释一下GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。1.1 Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到
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2024-04-17 19:50:25
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本文说明如何在MATLAB中使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用日语元音数据集。此示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时间序列数据来识别说话者。训练数据包含九个说话者的时间序列数据。每个序列有12个特征，且长度不同
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2024-06-07 13:19:23
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人脑是最神奇的。你知道我更感兴趣的是什么吗？是我们的学习能力。我们如何能够适应并学习全新的技能，然后应用到日常生活之中呢?我有一个6岁的弟弟，我看着他从懵懵懂懂的小婴儿逐渐长大。他学会了如何爬行、走路、跑；如何学会说话，理解简单的语法和简单的数学。本文中我就要谈谈如何让机器复制这种学习的能力。假设我想教机器如何区分狗和猫。这很简单，我的弟弟很容易就能做到。但是如何将其编程在机器上呢？我们不能简单的
Spark core简单wordcount案例spark文件基本流程1、创建spark环境//配置spark对象val conf = new SparkConf()//设置任务名conf.setAppName(“wordcount”)//指定spark代码运行方式，local：本地测试conf.setMaster(“local”)//spark 上下文对象 用于数据读取（后面使用sparksql的
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2023-10-14 21:57:23
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不知道如何去做笔记？还是不知道笔记该如何做？
原创
2021-08-11 10:00:57
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先来一张图，看看今天说的是什么问题。这个问题来自我的知识星球星友，个人觉得这个问题很具有代表性，所以在这里分享一下，以后这样的机会可能就不多了。1 学习是一个怎样的过程前几天我的朋友圈发过下面这张图，用来看似调侃知识多学不完，但实际的意义和我们学什么没有太大的关系，而是重点突出学习这个过程的本质：以慢为快。另外提醒大家一点，在这个知识付费的时代里，标题党横行，利用缩短周期企图速成的方法来诱惑你
原创
2021-05-18 10:06:12
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引入对于房价预测大家应该都已经比较熟悉了，我们给出预测房价的一个重要信息，例如面积多少平方米，可以得出一个大概房价的数据值，这其实就是一个简易版的线性回归模型（术语叫单变量线性回归模型），你将房屋面积输入到这个模型中，他给出你想要的价格，这不就是我们想要达到的目的吗。下面根据这个超级简单的房价预测案例继续往下开辟新的道路。单变量线性回归 我们看这张图
一、Streaming与Flume的联调Spark 2.2.0 对应于 Flume 1.6.0 两种模式： 1. Flume-style push-based approach： Flume推送数据給Streaming Streaming的receiver作为Flume的Avro agent Spark workers应该跑在Flume这台机器上&
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2024-08-14 19:18:09
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如何做领导
从今日起，我准备将我收获的一些心得写到博客里，以便将来提醒自己。
只所以选择这个选题是因为我对如何当领导有些想法……
看过易
原创
2007-08-04 17:58:53
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什么是需求分析？ 通俗的讲，对用户的意图不断揭示和验叛的过程，要对经过系统可行性分析所确定的系统目标做更为详细的描述。 假如你是个建筑工程师，有个客户找你建一个鸡窝，这个时候要需要与客户沟通，来确定客户到底想要一个什么样子的鸡窝。我们应该注意三点： 1 . 准确的理解和描述客户需要的功能。 客户说，
原创
2022-12-15 09:45:04
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删数据的两个例子清理系统多余的流程相关表数据清理系统不必要的系统菜单 什么？删库跑路的时候，居然发现 delete 脚本执行不了？别慌！那是因为数据和数据之间是有关联的！以上是个玩笑；但是以下脚本，可以很顺利的清理一些垃圾数据。前提是操作人要捋清楚表和表的关联关系，做这件事情的好处，可不仅仅是给系统数据库瘦身，同时还会增强你对整个业务系统数据结构的理解，将同一业务的全部数据库表，用 select
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2023-10-10 21:34:43
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