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跟着大数据和AI去旅行

Spark2.x 入门：高斯混合模型（GMM）聚类算法Spark的ML库提供的高斯混合模型都在org.apache.spark.ml.clustering包下，和其他的聚类方法类似，其具体实现分为两个类：用于抽象GMM的超参数并进行训练的GaussianMixture类（Estimator）和训练后的模型GaussianMixtureModel类（Transformer），在使用前，引入需要的包：

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Spark2.x 入门： KMeans 聚类算法KMeans 是一个迭代求解的聚类算法，其属于划分（Partitioning）型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。

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libsvm 数据格式简介libsvm文件数据格式：其中，<label> 是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。

小白的学习资料：Spark MLlib 机器学习详细教程Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。Spark 提供了丰富的库，其中 MLlib 是其机器学习库，专为大规模数据处理设计。本教程将详细介绍 Spark MLlib，包括其主要功能、常见应用场景、具体实现步骤和示例代码。

路人与大师

spark mllib 特征学习笔记（二）当然，请继续介绍其他特征处理方法的公式、适用场景和案例：公式：将字符串类型的标签转换为数值索引： StringIndexer ( x ) = { 0 , 1 , 2 , … , N − 1 } \text{StringIndexer}(x) = \{0, 1, 2, \ldots, N-1\} StringIndexer(x)={0,1,2,…,N−1}

路人与大师

spark MLlib (DataFrame-based) 中的聚类算法Bisecting K-Means、K-Means、Gaussian Mixture核心原理： Bisecting K-Means 是一种层次 K-Means 聚类算法，基于 Steinbach、Karypis 和 Kumar 的论文《A comparison of document clustering techniques》，并对 Spark 环境进行了修改和适应。该算法通过递归地将数据集分割为二叉树结构的子集群来执行聚类。开始时，整个数据集视为单个聚类，然后通过以下步骤逐步分割：

路人与大师

spark mllib 特征学习笔记（一）PySpark MLlib 提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是 PySpark MLlib 中常用的特征处理类及其简要介绍。

路人与大师

常见的spark mllib分类算法详解在机器学习和数据科学领域，分类算法是解决分类问题的重要工具。本文将介绍几种常见的分类算法，包括线性支持向量机（LinearSVC）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）、梯度提升树（GBT）、随机森林（Random Forest）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、多层感知机（Multilayer Perceptron）、一对多分类（One-vs-Rest）、因子分解机（Factorization Machines）等算法及其模型的基本概念、使用方法

代码杂谈之 pyspark如何做相似度计算在 PySpark 中，计算 DataFrame 两列向量的差可以通过使用 UDF（用户自定义函数）和 Vector 类型完成。这里有一个示例，展示了如何使用 PySpark 的

程序猿经理

Apache Spark MLlib详解Apache Spark MLlib 是 Spark 的一个核心组件，提供了大量的机器学习算法和工具，用于在大数据集上进行数据分析和预测建模。MLlib 提供了广泛的算法集，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维、特征提取、频繁模式挖掘和统计测试等。

SparkMLApache Spark ML 是机器学习库在 Apache Spark 上运行的模块。功能模块介绍

路人与大师

spark MLlib 中的分类模型理解这些机器学习模型的数学原理需要一定的数学基础，下面我将简要介绍每个模型的数学原理，并附上相关的数学公式。

Pyspark+关联规则 Kaggle购物篮分析案例数据集地址：Market Basket Analysis | Kaggle我的NoteBook地址：pyspark Market Basket Analysis | Kaggle

基于Scala开发Spark ML的ALS推荐模型实战推荐系统，广泛应用到电商，营销行业。本文通过Scala，开发Spark ML的ALS算法训练推荐模型，用于电影评分预测推荐。

pyspark分布式部署随机森林算法分布式算法的文章我早就想写了，但是一直比较忙，没有写，最近一个项目又用到了，就记录一下运用Spark部署机器学习分类算法-随机森林的记录过程，写了一个demo。

Spark MLlib目录一、Spark MLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib

周润发的弟弟

【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：本章节主要讲转换1分词是将文本（如一个句子）拆分成单独词汇（通常是单词）的过程。一个简单的Tokenizer类提供了这项功能。下面的例子展示了如何将句子分割成单词序列。

周润发的弟弟

【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：VectorSlicer 是一个转换器，它接受一个特征向量，并输出一个新的特征向量，该向量包含原始特征的子数组。它用于从向量列中提取特征。

周润发的弟弟

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：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化方法，用以反映一个词语对于语料库中文档的重要性。用t表示一个词语，用d表示一个文档，用D表示语料库。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数，而文档频率DF(t,D)是包含词语t的文档数量。如果我们仅使用词频来衡量重要性，那么很容易过分强调那些出现非常频繁但对文档信息贡献较小的词语，例如“a”