Spark机器学习下载

AI100_小助手 2018-04-17 09:56:25

Spark机器学习文字版
本书每章都设计了案例研究，以机器学习算法为主线，结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式，而是从准备和正确认识数据开始讲起，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。
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英特尔大数据技术中心研发经理黄洁在OpenCloud 2015大会Spark专场的演讲PPT：Spark优化及实践经验分享，就Spark的内存管理、IO提升和计算优化3个方面进行了详细讲解。对于Spark，黄洁表示，它将成为大数据的一个重要角色，同时，也将成为下一代IA大数据主要平台。

Cloudera高级架构师Phil Tian（田凤占）在OpenCloud 2015大会Spark专场的演讲PPT：Spark驱动智能大数据分析应用，谈到了在与Hadoop社区良好集成的同时，Spark当下已经得到更广泛社区和提供商的支持，还通过多个公司的具体用例来展现Spark的价值；卓越的数据科学和机器学习等。

Spark ML的优势在于其分布式计算和可扩展性。同时，Spark ML还提供了易于使用的API和工具，使得开发人员可以快速构建和部署机器学习模型，无论是在本地开发环境还是在分布式集群中。它建立在Spark的分布式计算引擎之上，利用了Spark的数据处理和调度能力，能够在集群中并行处理大量的数据和计算任务。它提供了分布式计算和丰富的机器学习算法，帮助开发人员高效地构建和训练机器学习模型，应用于大规模数据分析和预测任务。它提供了一组丰富的工具和算法，用于构建和训练机器学习模型，以及进行数据预处理和特征工程。

Spark机器学习的介绍，以及对聚类、回归、协同过滤和分类的实践

2020/07/09 - 引言《Learning Spark》过程中只是简单介绍了mllib中的东西，没有一个完整的实践过程，暂时还没有去找有没有专门做这种的书，好像我看《spark in action》是有这部分内容，后续在看。本篇文章就利用这个鸢尾花的数据集来简单说明一下spark机器学习的过程，只是简单打下一个轮廓，然后记录使用过程中遇到的问题以及解决方案。在本文中，主要使用新版面向Da...

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