Spark Sreaming與MLlib機器學習
spark-2.0.2.3-bin-2.4.0.10/bin/spark-submit --master yarn-cluster --driver-memory 4g --num-executors 4 --executor-memory 4g --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 --jars /home/mlp/mlaas/lib/spring-jms-3.1.2.RELEASE.jar,/home/mlp/mlaas/lib/json-serde.jar --class mlaas.spark.StreamingExecutePref --jars sample.xml mlaas-mllib.jar "{\"batchTime\":20,\"mlData\":[{\"topic\":\"mlaas_event\",\"brokerList\":\"10.27.189.238:9092,10.27.189.239:9092\",\"dsName\":\"mlp.adult_income\",\"dsSchema\":[{\"columnName\":\"age\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"workclass\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"fnlwgt\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"education\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"education_num\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"marital_status\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"occupation\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"relationship\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"race\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"sex\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"capital_gain\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"capital_loss\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"hours_per_week\",\"columnType\":\"int\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"native_country\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"},{\"columnName\":\"income\",\"columnType\":\"string\",\"dataType\":\"none\"}],\"dsType\":\"IN\",\"nodeInstanceId\":18788},{\"topic\":\"mlaas_writeTopic\",\"brokerList\":\"10.27.189.238:9092,10.27.189.239:9092\",\"dsName\":\"mlp.zpcstreamingresult\",\"dsType\":\"OUT\",\"nodeInstanceId\":18793}]}"相關推薦
Spark Sreaming與MLlib機器學習
spark-2.0.2.3-bin-2.4.0.10/bin/spark-submit --master yarn-cluster --driver-memory 4g --num-executors 4 --executor-memory 4g --conf spark.yarn.maxAppAt
Spark MLlib 機器學習演算法與原始碼解析（網路課程—第一期）
《Spark MLlib 機器學習演算法與原始碼解析》spark是一個開源叢集運算框架，最初是由加州大學柏克利分校AMPLab所開發。Spark使用了記憶體內運算技術，在記憶體上的運算速度比Hadoop
《Spark MLlib機器學習實踐》內容簡介、目錄
Spark作為新興的、應用範圍最為廣泛的大資料處理開源框架引起了廣泛的關注，它吸引了大量程式設計和開發人員進行相關內容的學習與開發，其中 MLlib是 Spark框架使用的核心。本書是一本細緻介紹 Spark MLlib程式設計的圖書，入門簡單，示例豐富。 本書
spark mllib機器學習之三 FPGrowth
資料格式： 蘋果 梨 香蕉 梨 牛奶 土豆 蘋果 香蕉 狗 狗 土豆 土豆 牛奶 鹽 鹽 梨 狗 蘋果 梨 狗 package com.agm.guanlian import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth import org.a
spark之MLlib機器學習-Kmeans
1、構建SBT專案環境 mkdir -p ~/kmeans/src/main/scala 2、編寫kmeans.sbt name := "Kmeans Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.11
Spark MLlib 機器學習（分散式機器學習愛好者，《Spark MLlib 機器學習》 電子工業出版社 於2016-03出版，歡迎大家關注！）
深度學習及在Spark中的應用 Spark MLlib Deep Learning工具箱，是根據現有深度學習教程《UFLDL教程》中的演算法，在SparkMLlib中的實現；包括NN、DBN、CNN、SAE等。
Scikit-Learn與TensorFlow機器學習（高清版）PDF
Scikit-Learn與TensorFlow機器學習（高清版）PDF百度網盤連結：https://pan.baidu.com/s/1MVQvrYc9Dx-bFXrDVWU3OQ 提取碼：03cj 複製這段內容後開啟百度網盤手機App，操作更方便哦內容簡介 · · · · · · 通過具體的例子、很少的理論以
Spark中元件Mllib的學習11之使用ALS對movieLens中一百萬條（1M）資料集進行訓練，並對輸入的新使用者資料進行電影推薦
1解釋 spark-1.5.2 資料集：http://grouplens.org/datasets/movielens/ 一百萬條（1M） 資料劃分： 將樣本評分表以key值切分成3個部分，分別用於訓練 (60%，並加入使用者評分), 校驗 (20
Spark中元件Mllib的學習28之支援向量機SVM-方法1
支援向量機(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函式擬合等其他機器學習問題中。 SVM的
Spark中元件Mllib的學習25之線性迴歸2-較大資料集（多元）
對多組資料進行model的training,然後再利用model來predict具體的值 。過程中有輸出model的權重 公式：f(x)=a1X1+a2X2+a3X3+…… 2.程式碼：
使用spark ml pipeline進行機器學習
一、關於spark ml pipeline與機器學習 一個典型的機器學習構建包含若干個過程 1、源資料ETL 2、資料預處理 3、特徵選取 4、模型訓練與驗證 以上四個步驟可以抽象為一個包括多個步驟的
大資料系列之實時計算Spark（十三）機器學習
1.機器學習簡介 機器學習可能是當下最火的話題了。之前我們所做的一些工作，比如說java開發，安卓等等，其實無非就是在來回的寫方法，呼叫方法，而機器學習說的通俗一點可能就是找函式。要知道，我們現在面對的是巨大的資料量，對於這麼多的資料量，我們不太可能找到一個描述資料的方法或
Spark中元件Mllib的學習27之邏輯迴歸-多元邏輯迴歸，較大資料集，帶預測準確度計算
2.程式碼： /** * @author xubo * ref:Spark MlLib機器學習實戰 * more code:https://github.com/xubo245/SparkLearning
【論文閱讀】深度學習與多種機器學習方法在不同的藥物發現數據集進行對比
論文來源： Comparison of Deep Learning With Multiple Machine Learning Methods and Metrics Using Diverse Drug Discovery Data Sets 機器學習方法在醫藥研究
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記 4 —— 資料探索與視覺化、發現規律
紅色石頭的個人網站：redstonewill.com 目前為止，我們已經對資料有了初步的認識，大體上明白了我們要處理的資料型別。現在，我們將進入更深入的研究。 首先，確保已經劃分了測試集並放置一邊，我們只會對訓練集進行操作。另外，如果訓練集很大，可以從中取樣一些作
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記 3 —— 資料獲取與清洗
紅色石頭的個人網站：redstonewill.com 本章將完整地介紹一個端對端（End-to-End）機器學習專案。假如你是某個房地產公司剛僱傭的資料科學家，你所要做的事情主要分成以下幾個步驟： 1.整體規劃。 2.獲取資料。 3.發現、視覺化資料，增加
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記2 — 機器學習的主要挑戰
紅色石頭的個人網站：redstonewill.com 簡而言之，因為機器學習的主要任務就是選擇合適的機器學習演算法在資料集上進行訓練，所以不好的演算法和不好的資料都可能嚴重影響訓練效果。下面我們先來看看不好的資料會帶來什麼影響。 1.4.1 訓練資料不足
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記1 — 機器學習基礎知識簡介
紅色石頭的個人網站：redstonewill.com 本章介紹的是每一個數據科學家都應該知道並聽說的機器學習許多基本的概念和術語。這將是一個高層次的概括（本書唯一沒有很多程式碼的一章）。內容很簡單，但是你要保證在進行下一章之前對本章每個概念都理解得很透徹。因此，端
Apache Spark 2.0： 機器學習模型持久化
在即將釋出的Apache Spark 2.0中將會提供機器學習模型持久化能力。機器學習模型持久化（機器學習模型的儲存和載入）使得以下三類機器學習場景變得容易： 資料科學家開發ML模型並移交給工程師團隊在生產環境中釋出； 資料工程師把一個Python語言開發的機器學
Spark中元件Mllib的學習9之ALS訓練的model來預測資料的準確率研究
1解釋 研究ALS的準確率 2.程式碼： package org.apache.spark.mllib.learning.recommend import java.text.SimpleDateFormat import java.util.D