在spark ML中，L代表种子值

在Spark ML中，L代表种子值（Seed）。种子值是一个随机数生成器的起始点，它确定了随机数生成器的初始状态。在机器学习中，种子值的作用是确保每次运行模型时产生的随机数序列是可重现的。

种子值在模型训练中起到重要的作用，它可以影响到模型的初始化、数据划分、特征选择等过程中的随机性。通过设置相同的种子值，可以确保在相同的数据和参数设置下，每次运行模型时得到相同的结果。这对于调试和复现实验结果非常重要。

在Spark ML中，可以通过设置种子值来控制随机性。例如，在使用Spark ML中的随机森林算法时，可以通过设置种子值来确保每次运行时得到相同的随机森林模型。

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PySpark︱pyspark.ml 相关模型实践

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DataFrame：这个ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集来持有某一种数据类型，比如一个DataFrame可以有不同类型的列：文本、向量特征、标签和预测结果等； Transformer...1.6，一个模型的导入/导出功能被添加到了Pipeline的API中，截至Spark 2.3，基于DataFrame的API覆盖了spark.ml和pyspark.ml；机器学习持久化支持Scala...( (0L, "a b c d e spark", 1.0), (1L, "b d", 0.0), (2L, "spark f g h", 1.0), (3L, "hadoop mapreduce...(Seq( (4L, "spark i j k"), (5L, "l m n"), (6L, "spark hadoop spark"), (7L, "apache hadoop") )...JavaDocument(5L, "l m n"), new JavaDocument(6L, "spark hadoop spark"), new JavaDocument(7L, "apache

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值或者满足已定条件。...Spark MLlib对KMeans的实现分析 ---- Spark MLlib针对"标准"KMeans的问题，在实现自己的KMeans上主要做了如下核心优化： 1....选择合适的初始中心点 Spark MLlib在初始中心点的选择上，有两种算法：随机选择：依据给的种子seed，随机选择K个随机中心点 k-means||：默认的算法 val RANDOM = "...MLlib中KMeans相关源码分析 ---- 基于mllib包下的KMeans相关源码涉及的类和方法（ml包下与下面略有不同，比如涉及到的fit方法）： KMeans类和伴生对象 train方法：...注意：该方法在Spark 2.4.X版本已经过时，并且会在Spark 3.0.0被移除，具体取代方法可以查看ClusteringEvaluator 主要看一下train和runAlgorithm的核心源码

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探索MLlib机器学习

但它可以用于Pipeline中作为Transformer. from pyspark.ml.feature import SQLTransformer df = spark.createDataFrame...这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。...Mllib支持网格搜索方法进行超参调优，相关函数在spark.ml.tunning模块中。...(7, "was mapreduce", 0.0), (8, "e spark program", 1.0), (9, "a e c l", 0.0), (10, "spark...2, [1, 3, 5, 2, 4, 6]) #稀疏矩阵 #参数分别是行数，列数，在第几个元素列索引加1，行索引，非零元素值 sparse_matrix = SparseMatrix(3, 3,

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从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

/ 机器学习简介 / 在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习，根据维基百科的介绍，机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能...在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。 ?...( (0L, "a b c d e spark", 1.0), (1L, "b d", 0.0), (2L, "spark f g h", 1.0), (3L, "hadoop mapreduce...(Seq( (4L, "spark i j k"), (5L, "l m n"), (6L, "spark hadoop spark"), (7L, "apache hadoop") )...(Seq( (4L, "spark i j k"), (5L, "l m n"), (6L, "mapreduce spark"), (7L, "apache hadoop") )).toDF

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的归一化

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雅虎开源CaffeOnSpark：基于HadoopSpark的分布式深度学习

在基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习一文中，雅虎介绍了其集Caffe和Spark之长开发CaffeOnSpark用于大规模分布式深度学习，并向github.com/BVLC/caffe贡献了部分代码...图1 分离集群上复杂程序的ML Pipeline 雅虎认为，深度学习应该与现有的支持特征工程和传统（非深度）机器学习的数据处理管道在同一个集群中，创建CaffeOnSpark意在使得深度学习训练和测试能被嵌入到...Spark应用程序（如图2）中。...L9-L12：MLlib使用提取的特征进行非深度学习（用更具体的LR分类）。 L13：可以保存分类模型到HDFS。 CaffeOnSpark使得深度学习步骤能够无缝嵌入Spark应用。...Spark executor中，Caffe引擎在GPU设备或CPU设备上，通过调用一个细颗粒内存管理的JNI层。

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Spark Extracting,transforming,selecting features

过程中，CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量，一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting过程，另一个可选的二类切换参数控制输出向量，如果设置为...(dataFrame) print("Normalized using L^1 norm") l1NormData.show() # Normalize each Vector using $L^\infty...这是因为原数据中的所有可能的数值数量不足导致的； NaN值：NaN值在QuantileDiscretizer的Fitting期间会被移除，该过程会得到一个Bucketizer模型来预测，在转换期间，Bucketizer...如果在数据集中遇到NaN，那么会抛出一个错误，但是用户可以选择是保留还是移除NaN值，通过色湖之handleInvalid参数，如果用户选择保留，那么这些NaN值会被放入一个特殊的额外增加的桶中；算法...，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等；通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中；在矩阵空间（M，d）中，M是数据集合

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spark的机器学习库mllib

在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。在执行效率上性能也明显优于MapReduce。...一、核心功能： ML提供的算法包括：分类：逻辑回归，原生Bayes算法回归：线性回归，生存回归决策树，随机森林，梯度提升决策树推荐：交替最小二乘法（ALS）聚类：K-means，高斯混合（GMMS...2.2 mmlbi和spark.ml Spark除了mmlib，还有一个叫spark.ml mmlib专注于RDD和DataFrame的API 三、实战mmlib 我们来实战下mmlib如何使用 3.1....tgz mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 /usr/local/spark #接着把spark的工作目录加入到PATH中 export PATH=$PATH:/usr/local...l.split(','))\ .map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2]))) # Build the recommendation

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PySpark 中的机器学习库

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