基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

2019-04-08 770

1 MLlib概述

1.1 MLlib 介绍

◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点

◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高

◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测

1.2 Spark MLlib实现的算法

◆ 逻辑回归朴素贝叶斯线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解

1.3 Spark MLlib官方介绍

1.3.2 阅读文档 - 机器学习库（MLlib）指南

简介

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。从较高的层面来说，它提供了以下工具：

ML算法：常见的学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤
特征化：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

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Mars 算法实践人脸识别 Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，而且Mars已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了numpy70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。奇异值分解 (SVD) 在处理纷繁的数据时，作为数据处理者，首先想到的就是降维，SVD就是其中一种比较常见的降维方法，在numpy.linalg模块中就有svd方法，当我们有20000个100维的数据需要处理，调用 SVD 接口： In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.random.rand(20000, 100) In [3]: %time U, s, V = np.

2019-04-08

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企业级技术 = 艰苦的工作其实大数据有趣的是它不是直接可以炒作的东西。能够获得广泛兴趣的产品和服务往往是那些人们可以触摸和感受到的，比如：移动应用，社交网络，可穿戴设备，虚拟现实等。但大数据，从根本上说是“管道”。当然，大数据支持许多消费者或企业用户体验，但其核心是企业的技术：数据库，分析等：而这后面几乎没人能看到东西运行。而且如果大家真正工作过的都知道，在企业中改造新技术并不大可能在一夜之间发生。早年的大数据是在大型互联网公司中(特别是谷歌，雅虎，Facebook，Twitter，LinkedIn等)，它们重度使用和推动大数据技术。这些公司突然面临着前所未有的数据量，没有以前的基础设施，并能招到一些最好的工程师，所以他们基本上是从零开始搭建他们所需要的技术。开源的风气迅速蔓延，大量的新技术与更广阔的世界共享。大数据学习扣裙74 零零加【41 3 八yi】随着时间推移，其中一些工程师离开了大型网络公司，开始自己的大数据初创公司。其他的“数字原生”的公司，其中包括许多独角兽，开始面临跟大型互联网公司同样需求，无论有没有基础设施，它们都是这些大数据技术的早期采用者。而早期的成功导...

2019-04-09

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

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1.3.1 搜索官方文档

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