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搜索资源列表

  1. MLlib-Scalable Machine Learning on Spark

  2. MLlib-Scalable Machine Learning on Spark。机器学习一个比较前沿的工具

  3. 所属分类：其它

  1. MLlib-Scalable Machine Learning on Spark

  2. MLlib 是spark生态环境中重要的组成部分，

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-04-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hustliaohh

  1. Spark mllib 线性回归测试数据

  2. Spark mllib 线性回归算法测试数据

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-05-27
    • 文件大小：10240
    • 提供者：qq1010885678

  1. spark Mllib 协同过滤测试数据

  2. spark Mllib 协同过滤测试数据

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-05-27
    • 文件大小：14336
    • 提供者：qq1010885678

  1. mllib支持向量机的数据

  2. spark mllib 中的数据 支持向量机的数据

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2015-09-09
    • 文件大小：104448
    • 提供者：langdezhihui

  1. 世纪佳缘吴金龙：Spark介绍

  2. 本PPT为世纪佳缘研发中心总监吴金龙对Spark的介绍，侧重Mllib机器学习，GraphX图处理两个模块。世纪佳缘在Spark集群上利用机器学习和图算法实现推荐算法。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-09-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：happytofly

  1. 梁堰波-Spark MLlib 的最新进展

  2. 该文档来自阿帕奇2015中国路演。梁堰波发表了题为“Spark MLlib 的最新进展”的主题演讲，欢迎下载！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-03
    • 文件大小：471040
    • 提供者：heyc861221

  1. spark-mllib

  2. 翻译spark mllib的相关官网资料，便于阅读，有些不准确的地方，为阅读提供方便。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-03
    • 文件大小：90112
    • 提供者：nma_123456

  1. Spark+hadoop+mllib及相关概念与操作笔记

  2. 个人学习spark mllib及hadoop的一些笔记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：f476559604

  1. Spark MLlib决策树

  2. 个人留档，有需者自取

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-01-24
    • 文件大小：279552
    • 提供者：qq_26752291

  1. spark mllib 常用的自学demo

  2. 自己本人线下记录的一些关于spark学习的例子，大家可以参考下，比如刚学习或者接触大数据的朋友可以看一下。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-09-21
    • 文件大小：47104
    • 提供者：wbcshy

  1. spark mllib 文本特征提取

  2. 里面包含四种模型(word2vec TF-IDF LDA CountVectorizer) 的helloworld代码和模型简单介绍，都是基于spark mllib的，包含python版本、scala版本和java版本的，是我运行通过后，整理成pdf的。这些代码没有问题，一般运行在linux上 python需要pip install 工具包来下载相应工具，一般出错出在操作系统不对和工具包没有下载

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-11-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：github_37412255

  1. spark mllib 协同过滤推荐算法（ALS) python 实现 完整实例程序

  2. 一个完成的spark mllib 协同过滤推荐算法ALS 完整实例程序，基于 spark yarn-client模式运行，另外，包括训练数据。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：886784
    • 提供者：bluesunday

  1. MLLIB机器学习资源下载

  2. SPARK MLLIB机器学习 Spark入门实战系列附带资源 好不容易搜了好多地方找到的

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：68608
    • 提供者：viviliving

  1. MLlib--Spark提供的可扩展的机器学习库.zip

  2. MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：leiyis

  1. spark-mllib:Apache Spark是用于机器学习和大数据的最广泛使用和受支持的开源工具之一。 在此存储库中，发现如何使用此强大的机器学习平台进行工作。 此回购讨论了MLlib（Spark机器学习库），该库为数据科学家和分析人员

  2. spark-mllib:Apache Spark是用于机器学习和大数据的最广泛使用和受支持的开源工具之一。 在此存储库中，发现如何使用此强大的机器学习平台进行工作。 此回购讨论了MLlib（Spark机器学习库），该库为数据科学家和分析人员提供了工具，他们希望找到业务问题的解决方案，而不是编写，测试和维护自己的机器学习库。 回购展示了如何使用DataFrames来组织数据结构，并介绍了数据准备和最常用的机器学习算法类型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 如何在MLlib中实现随机森林和梯度提升树（GBTs）？

  2. Spark1.2在MLlib中引入了随机森林和梯度提升树(GBTs).这两种机器学习方法适用于分类和回归，且是在机器学习算法中应用得最多和最成功的算法。随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。这篇博文中，我们会阐述这些模型及其他们在MLlib中的分布式实现。我们也给出一些简单例子和要点以便你知道如何上手。简单来说，集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。在MLlib1.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38519849

  1. movie_recommender_pyspark：正在使用正在使用来自Spark的MLlib的电影镜头100k的电影重新提交系统。-源码

  2. movie_recommender_pyspark：正在使用正在使用来自Spark的MLlib的电影镜头100k的电影重新提交系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42127369

  1. Spark-MLlib-Twitter-Sentiment-Analysis：：star2：使用Spark MLlib在世界地图上分析和可视化Twitter情绪-源码

  2. 使用Spark MLlib和可视化进行Twitter情感分析 介绍 该项目使用Apache Spark生态系统[Spark MLlib + Spark Streaming]在世界地图上实时分析和可视化推文的情绪。 在一个非常高的层次上，该项目概括并涵盖了以下每个广泛的主题： 分布式流处理»Apache Spark 机器学习»朴素贝叶斯分类器[Apache Spark MLlib实现] 可视化»使用数据图在世界地图上的情感可视化 DevOps»Docker集线器和Docker映像 有关此项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42165712

  1. 如何在MLlib中实现随机森林和梯度提升树（GBTs）？

  2. Spark1.2在MLlib中引入了随机森林和梯度提升树(GBTs).这两种机器学习方法适用于分类和回归，且是在机器学习算法中应用得最多和最成功的算法。随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。这篇博文中，我们会阐述这些模型及其他们在MLlib中的分布式实现。我们也给出一些简单例子和要点以便你知道如何上手。简单来说，集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。在MLlib1.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38601390
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