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分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

，也不想再维护一套python环境，基于此，开始将技术栈转到scala+spark； 如果你的情况也大致如上，那么这篇文章可以作为一个很实用的参考，快速的将一个之前用pyspark完成的项目转移到scala...来导入对应的变长版本，主要区别在于当集合长度改变时是否需要重新创建一个新的集合对象； 数组 val arr = new Array[Int](8) // 长度为8，全是0的不可变数组 println(arr...，取出其全部偶数，再乘以10返回新数组 // 写法1：也是一般的程序写法，这个过程中其实是将需求转换为程序思想 var marr2 = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) marr2...，注意scala中函数调用没有参数时可以不写() println(marr2.sum,marr2.max,marr2.sorted.toBuffer) 从数组上看差异： 首先一个小特点在于直接打印数组对象只能看到内存地址...主要是它涉及很多udf、列表推导式、SQL表达式、特征复杂处理等，需要注意： 对于udf部分，Scala中的入参指定类型这一点花了我不少时间，Python用多了就是惯坏了。。。

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写给开发者的机器学习指南（八）

我们将根据以下特征对电子邮件进行排名：“发件人”，“主题”，“主题中的常用术语”和“电子邮件正文中的常用术语”。 稍后在示例中，我们将解释这些特征。 请注意，这些特征是在您制作自己的推荐系统时定义的。...当建立自己的推荐系统时，这是最难的部分之一。 达到良好的特征并不简单，当您最终选择这些特征时，数据可能无法直接用于这些特征。...此示例背后的主要想法是向您展示如何执行特征选择，以及如何解决您在使用自己的数据时，开始执行此操作时会出现的问题。 我们将使用我们在电子邮件分类为垃圾邮件或ham的示例中使用的电子邮件数据的子集。...这允许我们可以在推荐系统中继续使用这些实际特征。 我们将根据电子邮件的发件人制作第一个推荐特征。那些收到更多电子邮件的人应该排名高于收到较少电子邮件的人。...我们将要研究的下一个特征是主题发生的频率和时间范围。如果主题出现得更多，它可能具有更高的重要性。 此外，我们考虑线程的时间间隔。 因此，主题的频率将使用该主题的电子邮件的时间范围进行正则化。

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    机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

    ，也不想再维护一套python环境，基于此，开始将技术栈转到scala+spark； 如果你的情况也大致如上，那么这篇文章可以作为一个很实用的参考，快速的将一个之前用pyspark完成的项目转移到scala...来导入对应的变长版本，主要区别在于当集合长度改变时是否需要重新创建一个新的集合对象； 数组 val arr = new Array[Int](8) // 长度为8，全是0的不可变数组 println(arr...，取出其全部偶数，再乘以10返回新数组 // 写法1：也是一般的程序写法，这个过程中其实是将需求转换为程序思想 var marr2 = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) marr2...，注意scala中函数调用没有参数时可以不写() println(marr2.sum,marr2.max,marr2.sorted.toBuffer) 从数组上看差异： 首先一个小特点在于直接打印数组对象只能看到内存地址...主要是它涉及很多udf、列表推导式、SQL表达式、特征复杂处理等，需要注意： 对于udf部分，Scala中的入参指定类型这一点花了我不少时间，Python用多了就是惯坏了。。。

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    编程没有银弹：探讨Java8新增特性的优缺点

    它与java.io包里的InputStream和OutputStream是完全不同的概念，它是一个全新的概念，大家不要混淆。...而使用并行去遍历时，数组会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。 并行流实例： 1....这有可能是Java 8里最让人关心的细节，也许Java 8里的函数式接口对于熟悉Scala的开发者来说不算新功能，但是他们可能会拿函数式接口与Scala的特征进行比较。...而Scala里的多继承特征既可以是行为也可以是状态。 在Java里实现事务和其它项目，我们一般会使用 JavaAssist或 cglib的扩展类来构建动态代理和字节码操作。...而Scala的特行可以让我们更直接地实现。 一方面，函数式接口可能会被以继承方式滥用，另一方面，它们尽量不与Scala特征重复。

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    Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

    ，toArray已经过时不推荐使用，collect将分布式的RDD返回为一个单机的scala Array数组。...在这个数组上运用scala的函数式操作。Return all the elements of the dataset as an array at the driver program....，和Sample不同，takeSample 是行动操作，所以返回的是数组而不是RDD ， 其中第一个参数withReplacement是抽样时是否放回，第二个参数num会精确指定抽样数，而不是比例。...使用 map(func()) 遍历 现在，当我们将map（func）方法应用于rdd时，func（）操作将应用于每一行，在这种情况下，func（）操作将被调用1000次。...6.1 mapPrtition的优势 机器学习应用程序，特别是深度学习应用程序 - 使用矢量化时，执行比简单for循环要好上百倍。mapPartitions将帮助使用矢量化。

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    Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

    ，toArray已经过时不推荐使用，collect将分布式的RDD返回为一个单机的scala Array数组。...在这个数组上运用scala的函数式操作。Return all the elements of the dataset as an array at the driver program....，和Sample不同，takeSample 是行动操作，所以返回的是数组而不是RDD ， 其中第一个参数withReplacement是抽样时是否放回，第二个参数num会精确指定抽样数，而不是比例。...使用 map(func()) 遍历 现在，当我们将map（func）方法应用于rdd时，func（）操作将应用于每一行，在这种情况下，func（）操作将被调用1000次。...6.1 mapPrtition的优势 机器学习应用程序，特别是深度学习应用程序 - 使用矢量化时，执行比简单for循环要好上百倍。mapPartitions将帮助使用矢量化。

    1K10

    如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

    然后，这些词还需要被编码为整型或浮点型，以用作机器学习算法的输入，这一过程称为特征提取（或矢量化）。 scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取。...如何使用 HashingVectorizer 将文本转换为唯一的整数。 让我们开始吧。 词袋模型（ Bag-of-Words Model ） 使用机器学习算法时，我们不能直接使用文本。...我们所看到的任何文档都可以被编码为一个固定长度的矢量，其长度为文档中全部已知单词的词汇量。矢量中每个位置的值可以用编码文档中每个单词的出现个数或频率填充。...调用 transform() 返回的向量是稀疏向量，这里可以通过调用 toarray() 函数将它们转换回 numpy 数组以便查看并更好地理解这个过程。...将另一个文档编码 text2 = ["the puppy"] vector = vectorizer.transform(text2) print(vector.toarray()) 运行这个例子，

    1.3K50

    如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

    然后，这些词还需要被编码为整型或浮点型，以用作机器学习算法的输入，这一过程称为特征提取（或矢量化）。 scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取。...词袋模型（ Bag-of-Words Model ） 使用机器学习算法时，我们不能直接使用文本。 相反，我们需要将文本转换为数字。...我们所看到的任何文档都可以被编码为一个固定长度的矢量，其长度为文档中全部已知单词的词汇量。矢量中每个位置的值可以用编码文档中每个单词的出现个数或频率填充。...调用 transform() 返回的向量是稀疏向量，这里可以通过调用 toarray() 函数将它们转换回 numpy 数组以便查看并更好地理解这个过程。...将另一个文档编码 text2 = ["the puppy"] vector = vectorizer.transform(text2) print(vector.toarray()) 运行这个例子，

    2.7K80

    大数据技术之_28_电商推荐系统项目_02

    核心代码如下：     // 3、利用商品的特征矩阵，计算商品的相似度列表（商品相似度矩阵）     // 通过训练出的 model 的 productFeatures 方法，得到 商品的特征矩阵     ...具体而言：   a、合并：将 updatedRecommends 与 recentRecommends 并集合成为一个新的 数组；   b、替换（去重）：当 updatedRecommends...，得到商品的内容特征向量，进而可以通过求取商品内容相似度矩阵。...，得到商品的内容特征向量 的核心代码如下： src/main/scala/com.atguigu.content/ContentRecommender.scala case class Product(...      .toDF("userId", "productId1", "score1", "count1", "productId2", "score2", "count2") // 设置 DF 的列名称

    4.5K21

    geotrellis使用（八）矢量数据栅格化

    这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，但是大致分析首先需要进行栅格化，因为栅格化之后就可以直接使用Geotrellis...读出了矢量数据后，紧接着就是将数据映射到栅格图像上。...将Geometry数组对象进行栅格化 获取Geometry数组对象的空间范围RasterExtent        栅格化后的数据仍然包含了投影、空间范围等空间信息以及分辨率、图像尺寸等栅格信息，所以我们要先根据...Geometry数组求出这些信息。...cols、rows，通过查阅资料可以发现当zoom（表示瓦片的层级）为22时，分辨率为0.037323，所以这里可以简单的算出其他层级的分辨率如下： val resolution = 0.037323

    1.8K70

    基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

    DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。 Huber损失的稳健线性回归（SPARK-3181）。...在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。 SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...2.2 标签数据(Labeled point) 与标签/响应相关联的局部矢量，密集或稀疏 在MLlib中，用于监督学习算法。

    2.8K20

    基于 K-L 变换的特征选择

    2.相关知识 2.1离散 K-L 变换（DKLT） 2.2DKTL 的性质 无论变换矩阵是 x 的相关矩阵 Rx​ 或协方差矩阵 Cx​ 的特征矢量矩阵的转置，它们都具有如下相同或类似的重要性质或结论...，其中性质（1）和性质（2）是 DKLT 最基本的重要性质。...余量法和截断法的比较 当我们用简单的“截断”方式产生估计式时，使均方误差最小的正交变换矩阵是随机矢量 x 的相关阵 Rx​ 的特征矢量矩阵的转置。...当估计式除了选用 m 个分量之外，还用余下的各 yi​ 的均值 yi​ˉ​ 代替相应的分量 yi​ 时，使均方误差最小的正交变换矩阵是 x 的协方差矩阵 Cx​ 的特征矢量矩阵的转置。...如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者，或者私信联系作者。

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    基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

    DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。 Huber损失的稳健线性回归（SPARK-3181）。...在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。 SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...2.2 标签数据(Labeled point) 与标签/响应相关联的局部矢量，密集或稀疏 在MLlib中，用于监督学习算法。

    3.5K40

    人工智能_4_k近邻_贝叶斯_模型评估

    :需要转为年,月,日,时,分,秒 ,当做几个新的特征处理,并不是全部要加入,要根据结果选择加入 目标值:可以去掉某些目标值 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier...["day"] = xxx # pandas使用data.drop(["time"],axis=1) 删除原来的时间戳, # 数组使用np.delete(data...:需要转为年,月,日,时,分,秒 ,当做几个新的特征处理,并不是全部要加入,要根据结果选择加入 目标值:可以去掉某些目标值 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier...sklearn.metrics.classification import classification_report tf = TfidfVectorizer() #以训练集中词的列表进行 每篇文章重要性统计...from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB mlt = MultinomialNB(alpha=1.0) #print(x_train) # .toarray

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    在机器学习中处理大量数据！

    Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。...df.show(3) #用来显示前3行 注意：pyspark必须创建SparkSession才能像类似于pandas一样操作数据集 我们看看数据集： cols = df.columns #和pandas一样看列名...原来是使用VectorAssembler直接将特征转成了features这一列，pyspark做ML时 需要特征编码好了并做成向量列， 到这里，数据的特征工程就做好了。...predictions = cv_model.transform(test) evaluator.evaluate(predictions) 0.8948376797236669 查看模型的结构和特征重要性...'] df_importance = df_importance.append(temp_df, ignore_index=True) df_importance image.png 对特征重要性进行可视化

    2.3K30

    Scala 高阶（七）：集合内容汇总（上篇）

    添加元素时：在前，对象在前，：在后，对象在后。...访问元素使用()运算符，通过apply/update方法实现，源码中的实现只是抛出错误作为存根方法（stab method），具体逻辑由编译器填充。 可变数组 如何定义？...arr1.toBuffer 返回结果才是一个可变数组，arr1 本身没有变化 可变数组转不可变数组arr2.toArray 返回结果才是一个不可变数组，arr2 本身没有变化 举个栗子: //...可变数组转为不可变数组 val array = ArrayBuffer(10, 21, 90) val newArray = array.toArray println(newArray.mkString...合并连个列表：list1 :: list2将list1整个列表合并到list2。 list1 ::: list2 或者list1 ++ list2 将list1的各个元素合并到list2。

    98120

    一文详解人脸识别最新进展

    据我们所知，这是第一次有效地将特征边界和特征挖掘技术的优点继承到一个统一的loss函数中去。并且我们还深入分析了新损失与当前基于边界和基于挖掘的损失之间的区别和联系。...作者认为良好分离的特征向量对学习问题的影响很小。这就意味着错误分类的特征向量对于提高特征的鉴别能力变得尤为关键。为了将训练重点放在真正具有鉴别特性的难例样本上(即错误分类向量)。...从Eq.(5)的定义可以看出，如果一个样本(特征)分类错误，即， f(m, Θwy, x) - cos(Θwk, x) 特征x2属于类1，但分类器w2对其进行了错误分类...文中进一步将类内距离与类间距离的相对重要性定义为 和 的梯度范数相对于margin-based softmax loss的比率 ?...所以t(⋅)函数由三个超参数组成 , 和 组成。 ττ同理由三个超参数组成： , 和 组成。 因此搜索空间为， ? 参数优化 双层（Bilevel）优化定义如下： ?

    79120

    利用 Python、SciKit 和文本分类来构建客户行为描述模型

    当购物时，我们不仅会寻找在生活中用到的东西，也会在表达我们对某些社会群体的兴趣。我们的在线行为和决策塑造了我们自己的行为特征。 当购买产品时，该产品具有多个属性，这使得它类似或不同于其他产品。...我们的目标是根据这些产品描述，将每位当前用户和未来用户分类到某个行为配置文件中。 如下所示，负责人使用产品示例来建立行为特征、行为模型、客户特征，以及最终的客户行为特征。 图 1....构建客户行为特征的高层次方法 ? 第一步是假设负责人的作用，并向系统提供对每个行为特征的理解。实现此操作的一种方法是手动将每个产品的示例放入系统。示例有助于定义行为特征。...接下来，将产品描述划分为单个单词，并建立一个术语字典。...然后，所选择的算法会尝试相应的模型，该模型会找 到最适合的数据，并且参照已知的数据集来最大限度地减少错误。因此，我们的下一步操作是构建特性和目标标签矢量（参见清单 4）。

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