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mllib中的算法是基于RDD的,ml中的算法是基于DataFrame的,Spark计划在3.0前将mllib中所有算法迁至ml下

1. 环境准备 Eclipse 请不要使用最新的 Neon(4.6) ,太多Bug了。 还是使用最新的 Mars(4.5) 系列吧 JDK 版本8.x (Linux推荐Oracle, 没有测试过OpenJDK) 因为只是用Java,因此无需安装Scala及其相应的插件

1.1LDA实例实例步骤:1)加载数据返回的数据格式为:documents:RDD[(Long,Vector)],其中:Long为文章ID,Vector为文章分词后的词向量;用户可以读取指定目录下的数据,通过分词以及数据格式的转换,转换成RDD[(Long,Vector)]即可。2)建立模型...

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hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。 spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算。saprk的这些组件都是进行计算的。spark sql离线计算,spark streaming 流.

对于一个users-products-rating的评分数据集,ALS会建立一个user*product的m*n的矩阵 其中,m为users的数量,n为products的数量 但是在这个数据集中,并不是每个用户都对每个产品进行过评分,所以这个矩阵往往是稀疏的,用户i对产品j的评分往往...

rts2800.lib:C/C++运行支持库;rts2800_ml.lib C/C++大内存模式运行支持库.rts2800_ml.lib中有大量浮点运算处理的函数而rts2800.lib没有

当然可以。。设置spark为local就可以了

你好,该问题最后怎么解决的? 希望能解决您的问题。

LDA主题模型的评价指标是困惑度,困惑度越小,模型越好。 所以,可以跑一组实验,看不同迭代次数对应的困惑度是多少,画一条曲线,最小困惑度对应的迭代次数即为最佳次数。 迭代次数太少,会导致模型尚未收敛,迭代次数太多,又会浪费计算资源。

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