Apache Spark机器学习.1.4 MLlib
1.4 MLlib MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，包括很多常用的机器学习算法。MLlib内置的算法如下： 以向量和矩阵形式处理数据 基本的统计计算，例如：汇总统计和相关性、简单随机数生成、分层抽样、执行简单的假设检验 分类和回归建模 协同过滤 聚类 降维 特征提取与转换 频繁模式挖掘...
Apache Spark机器学习.1.3 机器学习算法
1.3 机器学习算法 本节将回顾机器学习所需的算法，介绍机器学习库，包括Spark的MLlib和IBM的SystemML，然后讨论它们与Spark的集成。 阅读本节之后，读者将会熟悉包括Spark MLlib在内的各种机器学习库，知道如何利用它们进行机器学习。 为完成机器学习项目，数据科学家经常使用...
Apache Spark机器学习.1.2 在机器学习中应用Spark计算
1.2 在机器学习中应用Spark计算 基于RDD和内存处理的创新功能，Apache Spark真正使得分布式计算对于数据科学家和机器学习专业人员来说简便易用。Apache Spark团队表示：Apache Spark基于Mesos 集群管理器运行，使其可以与Hadoop以及其他应用共享资源。因此，...
Apache Spark机器学习.1.1 Spark概述和技术优势
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Apache Spark机器学习3.5 模型评估
3.5 模型评估 在上一节，我们完成了模型估计任务。现在，对我们来讲是时候评估模型是否满足模型质量标准，以决定我们进行下一步的结果解释还是回到前面的阶段改善模型。 本节，我们将使用均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）和受试者工作特征（Receiver Operatin...
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库
本讲义出自 Makoto YUI与NTT Takashi Yamamuro在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了Hivemall的相关知识以及Hivemall在Spark上的应用，Hivemall是可以用于Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库...
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