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spark ML之特征处理(1)

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/80366311 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/05/17/sparkMlFeatureProcessing1/ 前言 最近在学习总结机器学习常用算法,在看spark机器学习决策树的官方示例时,发现用到了几个特征处理的类,之前没学习过,所以查了一下,感觉spark在特征处理方面的类还是挺多的,所以准备总结记录一下相关的用法,首先总结一下决策树中用到的几种。 1、VectorIndexer 根据源码注释,VectorIndexer是用于在“向量”的数据集中索引分类特征列的类(Class for indexing categorical feature columns in a dataset of Vector),这看起来不太好理解,直接看用法,举例说明就好了。 1.1 数据 我们用普通的数据格式即可: data1.txt 1,-1.0...

一份关于数据科学家应该具备的技能清单

大数据时代,什么职业比较吃香?答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集,那就是需要处理大量的数据,尤其是作为一名数据科学家,主要的工作在处理数据和分析数据上面,也有部分工作与算法工程师和人工智能研究员相重叠,其所占的优势在于对数据更加敏感。那么作为一名数据科学家,应该具备的技能有哪些呢?本文将一窥究竟。 1.学历 数据科学家一般都具有高学历——88%的数据科学家至少是硕士学位,46%的数据科学家是博士学位,这表明想要成为一名数据科学家需要非常好的教育背景(知识了解深入)。常见的专业是计算机科学、社会科学、物理科学和统计学。最常见的研究领域是数学和统计(32%),其次是计算机科学(19%)和工程应用(16%)。在攻读上述学位中学习到的专业知识

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