Spark机器学习库(v1.2.0).pdf
B01DPR2ELW本书详细介绍了Spark在机器学习中的应用,以及如何从公开渠道获取数据,包括推荐系统、回归、聚类和降维等经典机器学习算法,并提供了实际应用案例。第2版新增数学基础和Spark ML
本文将从实践的角度出发,分享基于Spark平台进行机器学习的案例,探讨相关算法的原理和实现方式。通过具体的案例介绍和实践操作,为读者提供一种全新的机器学习方法,并展现出Spark在大数据背景下的优越性
spark_scala_ml_examples:Spark 2.0 Scala机器学习示例
spark_python_ml_examples,Spark2.0python机器学习示例Sparkpython-机器学习示例这个库是ApacheSpark示例系列的一部分,旨在演示如何用Spark支
Spark on Mesos安装部署 安装tomcat 机器 进入目录cd /data/program/software/ 下载spark-2.0.1wget /spark-2.0.1-bin-had
众所周知,Spark是一款基于内存处理的分布式计算框架,能够实现流处理、SQL、机器学习、图计算等“一站式”的大数据分析。本公众号之前发表的《Spark调优101》和《Spark GraphX分布式图
Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供
spark及在机器学习(主要是推荐系统)中的应用,光环国际线下交流PPT资料。
《Spark机器学习》(南非 Nick Pentreath 著 蔡立宇 黄章帅 周济民 译)一书的PDF版,以及随书的源代码。PDF非常清晰,书中讲解也比较清楚,用spark实现了常用的机器学习算法,
