导读机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识、新技能，并重组已学习的知识结构使之不断改善自身。MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib已经集成了大量机器学习的算法,本章更侧重于机器学习API的使用，基本能够满足大多数读者的需要。机器学习
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2023-11-29 20:24:20
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# 如何实现“Spark ML MLlib”教程
## 一、流程概览
下面是整个实现“Spark ML MLlib”的流程概览，我们将通过几个步骤来完成这个任务：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 数据准备 --> 特征工程 --> 模型选择 --> 模型训练 --> 模型评估
```
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 理解需求
在开始实现之前
原创
2024-05-24 05:14:03
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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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k机器学习2、针对的对象:DataFrame(1)ml主要操作的是DataFrame。(2)DataFrame和RDD什么关系？DataFrame是Dataset的子集，也就是Dataset[Row]。(3)DataSet是对RDD的封装...
原创
2022-11-03 14:11:45
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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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2023-06-11 15:23:38
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摘要: MLlib 是 Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块。本文将以聚类分析这个典型的机器学习问题为基础，向读者介绍如何使用 MLlib 提供的 K-means 算法对数据做聚类分析，我们还将通过分析源码，进一步加深读者对 MLlib K-means 算法的实现原理和使用方法的理解。
引言提起机器学习 (Machine Learning)，相信很多计算机从业
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2024-08-14 11:30:14
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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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机器学习库（MLlib）指南MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具：ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤特征提取，特征提取，转换，降维和选择管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具持久性：保存和加载算法，模型和管道实用程序：线性代数，统计，数据处理等公告：基于DataFrame的API是主要的APIMLlib基
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2023-12-29 10:12:29
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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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2023-07-28 15:34:31
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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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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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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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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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spark-1.6.1 机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）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。 MLllib目前分为两个代码包：
spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。
spark.m
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2023-11-21 04:59:43
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MLlib采用Scala语言编写，借助了函数式编程设计思想，开发人员在开发的过程中只需要关注数据，而不需要关注算法本身，因为算法都已经集成在里面了，所以只需要传递参数和调试参数。 MLlib主要包含两部分，分别是底层基础和算法库。其中底层基础包括spark的运行库、矩阵库、和向量库，向量接口和矩阵接口是基于Netlib和BLAS/LAPACK开发的线性代数库Breeze;算法库包括分类、回归、聚类
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2023-11-09 11:12:54
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0、Spark MLlib介绍机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作，这回导致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算，多个步骤计算直接在内存中完成，只有在必要时才会操作磁盘和网络，所以说S
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2024-08-09 17:47:49
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## 从scikit-learn到spark MLlib：机器学习框架的演进与比较
在当今信息时代，数据量爆炸，人工智能和机器学习技术的应用日益普及。为了更高效地处理海量数据并实现精准的预测，诸多机器学习框架应运而生。其中，scikit-learn和spark MLlib是两个备受关注的机器学习框架。本文将介绍这两个框架的基本概念、特点以及使用方法，并通过代码示例和比较，帮助读者更好地了解它们之
原创
2024-07-09 05:13:57
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文章目录1 导入1.1 基本概念1.2 spark.mlib和spark.ml2 机器学习工作流(ML Pipelines)2.1 基本概念2.2 工作流的构建构建SparkSession对象引入要包含的包构建训练数据集定义Pipeline中的各个工作流阶段PipelineStage创建一个Pipeline构建测试数据预测3 特征抽取、转化和选择3.1. 特征抽取TF-IDF (HashingT
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2023-10-10 06:10:29
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Spark MLlib库实现了很多的机器学习算法，其基本的几类数据类型解释及代码演示如下。import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{BlockMatrix, CoordinateMatrix, IndexedRow, IndexedRowMatrix, MatrixEntry, RowMatrix}
import org.apache.sp
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2024-05-29 12:22:58
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地址：http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine
是基于DataFrames的高层的API，可以方便用户构建和调试机器学习流水线
可以使得多个机器学习算法顺序执行，达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型，text
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2023-07-18 12:14:38
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