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  • 【Spark MLlib】（二）Spark MLlib 特征工程 - 提取、转换和选择
    提取(Extraction)：从“原始”数据中提取特征转换(Transformation)：缩放，转换或修改特征选择(Selection)：从较大的一组特征中选择一个子集局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)：这类算法将特征变换的各个方面与其...
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  • Spark-线性回归示例01
    房屋普查，预测房价，最后预测结果不太准确，后续会调整，可能的原因：最直接原因指标项没有强线性关系，使用的参数不准确。只是为了熟悉下流程。import org.apache.spark.ml.feature.import org.apache.spark.sql.types.imp...
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  • 图解大数据 | Spark机器学习(上)-工作流与特征工程
    本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML，讲解机器学习工作流(Pipeline)及其构建方式，并详解讲解基于DataFrame的Spark ML特征工程，包括二值化、标准化等。
    大数据 机器学习
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  • 利用Spark MLIB实现电影推荐
    源码及数据集：https://github.Spark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降...
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