使用Apache火花MLlib磚

本文向您展示了如何使用MLlib磚。

Apache火花MLlib是Apache火花機器學習庫組成的常見的學習算法和工具,包括分類、回歸、聚類、協同過濾、降維,底層優化原語。beplay娱乐ios磚推薦以下Apache火花MLlib指南:

例如筆記本電腦

以下筆記本演示如何使用各種Apache火花MLlib特性使用磚。

二進製分類示例

這個筆記本電腦向你展示了如何構建一個二進製分類應用程序使用Apache火花MLlib管道API。

二進製分類筆記本

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決策樹的例子

這些例子展示各種決策樹的應用使用Apache火花MLlib管道API。

決策樹

這些筆記本電腦演示如何執行與決策樹分類。

決策樹的數字識別筆記本

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決策樹從SFO調查筆記本

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GBT回歸使用MLlib管道

這個筆記本電腦向你展示了如何使用MLlib管道使用梯度推動執行回歸樹來預測自行車租賃數量(每小時)的信息,比如星期天氣,季節,等等。

自行車共享回歸筆記本

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Apache火花MLlib管道和結構化流的例子

這個筆記本顯示如何培養一個Apache火花MLlib管道在曆史數據和應用於流媒體數據。

MLlib管道結構流筆記本

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先進的Apache火花MLlib例子

這個筆記本演示了如何創建一個定製的變壓器。

定製變壓器筆記本

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MLlib特性信息供參考,磚建議以下Apache火花API參考:

使用Apache火花MLlib從R,請參閱R機器學習文檔。

磚支持可視化的機器學習算法,請參閱機器學習的可視化