PySpark数据分析基础:pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(二)+代码详解
前言这段时间PySpark数据分析基础系列文章将持续讲述Pyspark.MLlib这一大块核心内容,更贴近我们的大数据分布式计算结合数据分析。这一部分内容是十分重要且比较难懂不易编程的部分,文章紧接此系列的上篇文章内容:PySpark数据分析基础:pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(一)+代码详解上篇内容我们讲述了一些属于机器学习最基础的内容和相关原理,内容也....

PySpark数据分析基础:pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(一)+代码详解
前言PySpark数据分析基础系列文章更新有一段时间了,其中环境搭建和各个组件部署都已经完成。借此征文活动我将继续更新Pyspark这一大块内容的主体部分,也是十分重要且比较难懂不易编程的部分。在从事大数据计算以及分析的这段历程中,陪伴我最多的也就是anaconda和Jupyter了,当然此次演示还是用到这些工具,文章紧接此系列的上篇文章内容。若将来想要从事数据挖掘和大数据分析的相关职业,不妨可....

《Spark大数据分析实战》——3.4节MLlib
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章,第3.4节MLlib,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.4 MLlibMLlib是构建在Spark上的分布式机器学习库,充分利用了Spark的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升。同时由于Spark算子丰富的表现力,让大规模机器学习的算法开发不再复杂。3.4.1 MLlib简介M....
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