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spark ML算法之线性回归使用

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80259410 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/04/09/sparkMlLinearRegressionUsing/ 前言 本文是讲如何使用spark ml进行线性回归,不涉及线性回归的原理。

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# Apache Spark系列技术直播# 第四讲 【 机器学习介绍与Spark MLlib实践 】

主讲人:江宇(燕回) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家 直播时间:2018.12.06 19:00 - 20:00 内容提要:本次讲座主要面对的是机器学习的入门者,以及想要使用Spark来进行机器学习的用户。

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初学Spark

介绍大数据处理引擎Spark的特点,以及它的技术栈

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Spark(十一) -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46050875 本文测试的Spark版本是1.

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基于Spark Mllib,SparkSQL的电影推荐系统

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46052055 本文测试的Spark版本是1.

算法 spark MLlib 推荐系统 协同过滤

Spark2.1.0之基础知识

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80303035       在阅读本文之前,读者最好已经阅读了《Spark2.1.0之初识Spark》一文,本文将对Spark的基础知识进行介绍。

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Spark2.1.0之模块设计

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80386736 在阅读本文之前,读者最好已经阅读了《Spark2.1.0之初识Spark》和《Spark2.1.0之基础知识》两篇文章。

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Spark MLlib

1. 机器学习 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。

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Spark MLlib知识点学习整理

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。 操作步骤: 1、用字符串RDD来表示信息。 2、运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征。

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倾情大奉送--Spark入门实战系列

这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验、研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家。这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介、编译、部署,再到编程模型、运行架构,最后介绍其组件SparkSQL、Spark Streaming、Spark MLib和Spark GraphX等。

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Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介

【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习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,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。

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Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(下)--机器学习库SparkMLlib实战

【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异。

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新版本来袭:Apache Spark 1.5新特性介绍

Apache Spark社区2015年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载。

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Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介

【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习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,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。

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【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异。

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新版本来袭:Apache Spark 1.5新特性介绍

Apache Spark社区2015年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载。

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Apache Spark 2.2.0新特性介绍(转载)

这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其终于可以正式在生产环境中使用,实验标签(experimental tag)已经被移除。在流系统中支持对任意状态进行操作;Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作。

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倾情大奉送--Spark入门实战系列

这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验、研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家。这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介、编译、部署,再到编程模型、运行架构,最后介绍其组件SparkSQL、Spark Streaming、Spark MLib和Spark GraphX等。

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大数据潮流下的机器学习及应用场景

  机器学习是一门人工智能的科学,能通过经验自动改进的计算机算法的研究。       机器学习是一个多学科交叉的领域,会涉及到计算机、信息学、数学、统计学、神经科学等。   机器学习是大数据的核心技术,本质都是基于经验的算法处理。

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