spark 3.4.4 利用Spark ML中的交叉验证、管道流实现鸢尾花分类预测案例选取最优模型
本案例详细介绍了在Spark中使用交叉验证、逻辑回归以及管道流（Pipeline）实现鸢尾花数据集最优模型选择的过程，并提供了Scala语言的示例代码。通过管道流机制，将数据预处理、特征选择和模型训练等阶段整合在一起，提高了机器学习流程的清晰度和可复用性。同时，结合交叉验证方法，提高了模型性能评估的
Pyspark+关联规则 Kaggle购物篮分析案例
零售商期望能够利用过去的零售数据在自己的行业中进行探索，并为客户提供有关商品集的建议，这样就能提高客户参与度、改善客户体验并识别客户行为。本文将通过pyspark对数据进行导入与预处理，进行可视化分析并使用spark自带的机器学习库做关联规则学习，挖掘不同商品之间是否存在关联关系。
【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
这种方法避免了计算全局的词到索引映射表，这对于大型语料库来说可能代价很高，但它会遭受潜在的哈希冲突，不同的原始特征经过哈希可能会变成相同的词项。词频-逆文档频率（Term frequency-inverse document frequency，简称TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量
【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版
本章节主要讲转换1。
（一）PySpark3：安装教程及RDD编程（非常详细）
Apache Spark是一个用于大数据处理的开源分布式计算框架，而PySpark则是Spark的Python 实现。PySpark允许使用Python编程语言来利用Spark的强大功能，使得开发人员能够利用Python的易用性和灵活性进行大规模数据处理和分析。1、语言选择：PySpark： 使用简
Pyspark
Standalone 模式：Standalone模式是Spark自带的独立部署模式，它是一种简单的分布式模式，支持在独立的集群上运行Spark应用程序。它是Spark 2.0及以上版本中引入的概念，取代了之前版本中的SparkContext和SQLContext，并将它们的功能整合在一个统一的接口中
基于Spark协同过滤算法的推荐系统的设计与实现
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【机器学习】Spark ML 对数据特征进行 One-Hot 编码
在机器学习中，一般需要对非数值型的特征进行编码处理，将其转化为数值型的特征。其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说，对于一个有kkk个不同取值的离散特征，其 One-H
[机器学习、Spark]Spark MLlib分类
线性支持向量机在机器学习领域中是一种常见的判别方法，是一一个有监督学习模型,通常用来进行模式识别，分类以及回归分析。通过找到支持向量从而获得分类平面的方法，称为支持向量机。可以非常成功地处理回归（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广到预测和综合评价等领域，因此可应用于理
【Spark ML】第 1 章：机器学习简介
AI、机器学习和深度学习之间的关系深度学习在2000年代中期的复兴使人们重新关注人工智能和机器学习的连接主义方法。深度学习的复兴，高速图形处理单元（GPU）的可用性，大数据的出现以及来自谷歌，Facebook，亚马逊，微软和IBM等公司的投资创造了一场完美的风暴，推动了人工智能的复兴。 在过去的十年
[机器学习、Spark]Spark MLlib分类
线性支持向量机在机器学习领域中是一种常见的判别方法，是一一个有监督学习模型,通常用来进行模式识别，分类以及回归分析。通过找到支持向量从而获得分类平面的方法，称为支持向量机。可以非常成功地处理回归（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广到预测和综合评价等领域，因此可应用于理
