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import org.apache.spark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
import org.apache.spark.sql.Row
// Load training data
val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/m
建议的备用最小二乘算法的Spark实现,生成一个模型,该模型可应用于已观看电影的项目(training.itemCol,(在下面的示例中),以便建议新项(示例中为movieRecs)。该方法如何返回已监视的(非新的)项作为结果的一部分(userRecs)?
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="movieId", ratingCol="rating",
coldStartStrategy="drop")
model = a
我正在查看在中找到的交叉验证代码示例
上面写着:
CrossValidator首先将数据集分割成一组折叠,这些褶皱用作单独的训练和测试数据集。例如,使用k=3折叠,CrossValidator将生成3个(训练,测试)数据集对,每个使用2/3的数据进行培训,1/3用于测试。
因此,我不明白为什么代码中的数据在培训和测试中是分开的:
// Run cross-validation, and choose the best set of parameters.
val cvModel = cv.fit(training)
// Prepare test documents, which a
目标:不断地将嗅探的网络包提供给卡夫卡生产商,将其与星火流连接起来,以便能够处理包数据,然后使用Tensorflow或Keras中的预处理数据。
我正在处理来自卡夫卡的火花流(PySpark)中的连续数据,现在我想将处理过的数据发送到Tensorflow。如何用Python在Tensorflow中使用这些转换后的DStreams?谢谢。
目前没有任何处理应用于星火流,但将在以后添加。以下是py代码:
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from py
我无法使用火花-nlp库提供的预定义管道"recognize_entities_dl“。
我试着安装了不同版本的火花放电和火花-nlp库。
import sparknlp
from sparknlp.pretrained import PretrainedPipeline
#create or get Spark Session
spark = sparknlp.start()
sparknlp.version()
spark.version
#download, load, and annotate a text by pre-trained pipeline
pipeli
我正在使用OnlineLDAOptimizer来拟合Spark中的LDA模型。在9M个文档(Tweet)上安装10个主题只需200秒钟。
val numTopics=10
val lda = new LDA()
.setOptimizer(new OnlineLDAOptimizer().setMiniBatchFraction(math.min(1.0, mbf)))
.setK(numTopics)
.setMaxIterations(2)
.setDocConcentration(-1) // use default symmetric document-topic pr
我对ML和Spark都很陌生,我试图用神经网络和Spark建立一个预测模型,但是当我在我的学习模型上调用.transform方法时,我会得到这个错误。这个问题是由OneHotEncoder的使用引起的,因为没有它,一切都很好。我已经试着把OneHotEncoder从管道里拿出来了。
我的问题是:如何使用OneHotEncoder而不获取此错误?
java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: A & B Dimension mismatch!
at scala.Predef$.require(Predef.scala