我尝试使用IKVM.NET在Weka上使用weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron作为分类器,但我一直收到以下异常:“无法加载文件或程序集'IKVM.OpenJDK.SwingAWT,Version=7.0.4335.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=13235d27fcbfff58‘或其依赖项之一。系统找不到指定的文件。”我引用了我在IKVM文件夹中找到的每个IKVM程序集,包括IKVM.OpenJDK.SwingAWT,这是一个非常简单的代码:
var classifier = new weka.
我已经安装了pyspark,但没有单独安装任何hadoop或spark版本。
显然,在Windows下,pyspark需要访问Hadoop的winutils.exe来做一些事情(例如,将文件写入磁盘)。当pyspark想要访问winutilis.exe时,它会在HADOOP_HOME环境变量(用户变量)指定的文件夹的bin目录中查找它。因此,我将winutils.exe复制到pyspark (.\site-packages\pyspark\bin)的bin目录中,并将HADOOP_HOME指定为.\site-packages\pyspark\。这解决了获取错误消息的问题:Failed to l
在安装Spark之后,我尝试从安装文件夹运行PySpark:
opt/spark/bin/pyspark
但是我得到了以下错误:
opt/spark/bin/pyspark: line 24: /opt/spark/bin/load-spark-env.sh: No such file or directory
opt/spark/bin/pyspark: line 68: /opt/spark/bin/spark-submit: No such file or directory
opt/spark/bin/pyspark: line 68: exec: /opt/spark/bin/spa
在处理神经网络输出时,我发现了两种将输出表示为神经网络的不同方法:
使用一个值不同的列作为不同的分类:
1 // class A
10 // class B
10 // class B
1 // class A
1 // class A
作为两个不同的阶级
使用2列作为不同的分类
1 0 // class A
1 0 // class A
0 1 // class B
1 0 // class A
0 1 // class B
如果我错了,请纠正我,或者告诉我
我正在使用Pyspark2.0通过读取csv来创建一个DataFrame对象,使用:
data = spark.read.csv('data.csv', header=True)
我使用以下命令找到数据的类型
type(data)
结果是
pyspark.sql.dataframe.DataFrame
我正在尝试将数据中的一些列转换为LabeledPoint,以便应用分类。
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import loc
from pyspark.mllib.regression
例如,而不是这个
private weka.classifiers.Classifier[] wekaClassfiers = new weka.classifiers.Classifier[] { new weka.classifiers.bayes.NaiveBayes(),
new weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial(), new weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomialUpdateable(), new weka.classifiers.bayes.NaiveBayes
安装星火似乎有两种方法。
通过从,下载预构建的火花版本(例如spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz)来安装火花时
- do I need to additionally install `java` command, by installing JRE?
- Do I need to additionally install java compiler `javac` by installing JDK?
- Do I need to additionally install scala compiler? (I guess no, because I sa