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【原】Spark学习总结-六个专题
机器学习
spark
最近从hadoop转向Spark了,学了一段时间了,准备写个专题,主要写pySpark的应用,主要计划是: 主题 内容概要 聚类(5.6) 1.几种常用的聚类算法;2.pyspark中聚类算法的应用(2-3个实例) 分类&回归 1.几种常用的分类和回归算法;2.pyspark中分类和回归算法的应用(各一例) 推荐 1.推荐常用算法;2.实例:音乐推荐和电商推荐 文本挖掘 1.潜在语义分析;2.垃圾文本过滤;3.文本分类
Charlotte77
2018-01-09
534
0
【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类
机器学习
spark
python
写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了。然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发)。为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了。我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) image.png 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持。主要是读取数
Charlotte77
2018-01-09
1.3K
0
【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(四)----Spark Sreaming与MLlib机器学习
机器学习
spark
python
本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了。 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容。我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等。Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题。 了解Spark S
Charlotte77
2018-01-09
1.2K
0
【机器学习Machine Learning】资料大全
机器学习
spark
人工智能
数据处理
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本。如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面几本英文书
Charlotte77
2018-01-09
8.1K
0
【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL
spark
数据处理
python
机器学习
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
Charlotte77
2018-01-09
1.8K
0
【原】Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类
机器学习
人工智能
python
spark
kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单)。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布。不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便。 首先来看一下Spark自带的例子: 1 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 2 from p
Charlotte77
2018-01-09
2.3K
0
2015年总结与2016年目标和计划
大数据
数据处理
spark
linux
2015年是变化最大的一年,1月份考研失败,不接受任何调剂,只想读计算数学,搞数学建模,在家消沉了两星期,闲不住,就出去找事做。去了一家培训机构做老师,做了一个月被咨询部的老大挖过去做咨询师(我也不知道为啥要我过去,哈哈,难道是因为颜值吗?),然后又做了两个月,准备边工作边二战,但是怕失败,还是决定先找找工作。三月底在智联上投了一堆简历,当时已经错过校招了,没办法 = =,收到了几家面试邀请后,跟hr商量把所有的面试时间集中在一天,然后4月5号买了清明去北京的火车,做的硬座,14个小时,背疼了一天。休息
Charlotte77
2018-01-09
841
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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性
spark
大数据
数据处理
python
机器学习
本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量)。 键值对(PaiRDD) 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByKey,fo
Charlotte77
2018-01-09
2.1K
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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令
spark
大数据
数据处理
python
机器学习
《Learning Spark》这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是《Spark快速大数据分析》,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思。我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念、码简单的程序是没有问题的了。这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言。由于我工作中比较常用的是Python,所以就
Charlotte77
2018-01-09
942
0
读过的书
大数据
spark
hadoop
本文介绍了自己在过去一年里所看的一些书,并分享了从中获得的一些感悟和思考。作者认为,读书是一种非常好的方式,可以帮助人们从已有的认知中获取新的知识和灵感。在阅读这些书籍时,作者关注了书中所介绍的一些方法和技巧,并思考如何将其应用到实际工作中。同时,作者也强调了分享和交流的重要性,认为通过分享和交流,可以扩大自己的认知边界,也可以帮助他人更好地理解某些概念和想法。总的来说,作者认为读书是一种非常有益的活动,可以帮助人们更好地理解世界和思考问题。
Charlotte77
2018-01-09
1.2K
0
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