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  1. Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

  2. 【导读】我们知道,ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色,目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题,内容包括:数据提取、ModelPipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等,具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注,主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理,如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外,ApacheSpark可以再不采样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:448512
    • 提供者:weixin_38551938
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  2. 【导读】我们知道,ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色,目前也在工业界广泛使用。本文通过使用Spark MachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题,内容包括:数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等,具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注,主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理,如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外,A
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:438272
    • 提供者:weixin_38704870