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  • 使用Spark MLlib可视化进行Twitter情感分析 介绍 该项目使用Apache Spark生态系统[Spark MLlib + Spark Streaming]在世界地图上实时分析和可视化推文的情绪。 在一个非常高的层次上,该项目概括并涵盖了以下每个...
  • Spark四大组件包括Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlibSpark GraphX。它们的主要应用场景是: Spark Streaming: Spark Streaming基于微批量方式的计算和处理,可以用于处理实时的流数据。它使用DStream...


    Spark四大组件包括Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX。它们的主要应用场景是:


    Spark Streaming:
    Spark Streaming基于微批量方式的计算和处理,可以用于处理实时的流数据。它使用DStream,简单来说就是一个弹性分布式数据集(RDD)系列,处理实时数据。


    Spark SQL:
    Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去,而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据(如JSON,Parquet以及数据库等)执行ETL,将其转化,然后暴露给特定的查询。


    Spark MLlib:
    MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库,由通用的学习算法和工具组成,包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降以及底层优化原语。用于机器学习和统计等场景


    Spark GraphX:
    GraphX是用于图计算和并行图计算的新的(alpha)Spark API。通过引入弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph),一种顶点和边都带有属性的有向多重图,扩展了Spark RDD。为了支持图计算,GraphX暴露了一个基础操作符集合(如subgraph,joinVertices和aggregateMessages)和一个经过优化的Pregel API变体。此外,GraphX还包括一个持续增长的用于简化图分析任务的图算法和构建器集合。
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  • spark mllib cookbook

    2020-04-18 00:10:24
    可视化散点图中的数组 设置权重和偏差以输入到神经网络 归一化神经网络的输入数据 验证数组以优化神经网络性能 设置S型激活功能 创建S型导数函数 在神经网络中计算成本函数 根据身高和体重预测性别 可视化预测分数 ...

    在火花中创建神经网络
    在pyspark中创建一个数据框
    在pyspark数据框中处理列
    将pyspark转换为数据帧到数组
    可视化散点图中的数组
    设置权重和偏差以输入到神经网络
    归一化神经网络的输入数据
    验证数组以优化神经网络性能
    设置S型激活功能
    创建S型导数函数
    在神经网络中计算成本函数
    根据身高和体重预测性别
    可视化预测分数

    卷积神经网络的痛点介绍

    痛点:导入mnist图像
    痛点:可视化mnist图像
    痛点:将MNsit图像导出为文件
    增强mnist图像
    利用备用源来训练图像
    优先考虑cnns的高级库

    递归神经网络的痛点
    前馈网络介绍
    rnns的后续工作
    消失的梯度问题
    爆炸梯度问题
    lstms的顺序工作

    第5章:使用Spark ml预测消防部门的电话
    介绍
    下载旧金山消防部门的电话数据集
    确定逻辑回归模型的目标变量
    为逻辑回归模型准备特征变量
    应用逻辑回归模型
    评估逻辑回归模型的准确性

    第6章:在生成网络中使用LSTM
    下载将用作输入文本的小说/书

    准备和清理数据

    标记句子

    训练并保存lstm模型

    使用模型生成相似的文本

    第7章:使用tf-idf进行自然语言处理
    下载治疗机器人会话文本数据集
    分析治疗机器人会话数据集
    可视化数据集中的字数统计
    计算文本情感分析
    从文本中删除停用词
    训练tf-idf模型
    比较模型性能与基准分数

    第8章:使用xgboost进行房地产价值预测
    下载国王乡村房屋销售数据集
    进行探索性分析和可视化
    绘制价格与其他特征之间的相关性
    预测房屋价格

    预测房屋价格

    第9章:使用LSTM预测苹果股票集市成本
    下载苹果的股票市场数据
    探索和可视化苹果的股票市场数据
    为模型性能准备库存数据
    建立lstm模型
    评估模型
    第10章:使用深度卷积网络的人脸识别
    下载mit-cbcl数据集并将其加载到数据集中
    从目录绘制和可视化图像
    预处理图像
    模型的建立,训练和分析

    第11章:使用word2vec创建和可视化单词向量
    获取数据
    导入必要的库
    准备数据
    建立和训练模型
    进一步可视化
    进一步分析

    第12章:使用keras创建电影推荐引擎

    下载movielens数据集
    处理和合并movielens数据集
    探索movielens数据集
    为深度学习管道准备数据集
    与keras一起应用深度学习模型
    评估推荐引擎的准确性

    第13章:在张量流上进行火花的图像分类
    分别下载messi和ronaldo的30张图像
    使用深度学习软件包配置pyspark安装
    将图像加载到pyspark数据上
    了解迁移学习
    创建用于图像分类训练的管道
    评估模型性能
    微调模型参数

     

    随着深度学习在现代行业中迅速获得主流采用,组织正在寻找将流行的大数据工具与高效的深度学习库结合在一起的方法。 这将有助于深度学习模型以更高的效率和速度进行训练。

     

    在Apache Spark深度学习食谱的帮助下,您将遍历特定的配方来为深度学习算法生成结果,而不会陷入理论上的泥潭。从设置用于深度学习的Apache Spark到实现神经网络的类型,这本书解决了常见和不常见的问题,以便在分布式环境中执行深度学习。除此之外,您还可以访问Spark中的深度学习代码,这些代码可以重复使用以回答类似的问题,也可以进行调整以回答稍有不同的问题。您还将学习如何使用Spark流化和集群数据。一旦掌握了基础知识,您将探索如何使用TensorFlow和Keras等流行的库在Spark中实现和部署深度学习模型,例如CNN,RNN和LSTM。归根结底,这是一本旨在指导如何在Spark上实际应用模型的食谱,尽管我们将参考每种模型的其他信息,但我们不会深入探讨本章所用模型的理论和数学。可以获得。

    到本书结尾,您将具备在Apache Spark上训练和部署有效的深度学习模型的专业知识

    本书适用于对机器学习和大数据概念有基本了解并且希望通过自上而下而不是自下而上的方法扩展其理解的任何人。 本书以即插即用的方式提供了深度学习以及机器学习算法的访问权限。 任何没有任何编程经验的人,尤其是使用Python的人,都可以按照说明逐步遵循食谱,从而轻松实现本书中的算法。 本书中的大多数代码都是不言自明的。 每个代码块都会执行一个特定功能,或者在挖掘,操纵,转换数据并将其拟合到深度学习模型中的动作上执行。

    本书旨在通过有趣的项目(例如股价预测)为读者提供动手经验,以及对深度学习和机器学习概念的更扎实的理解。这可能是提供给在线资源的众多链接,例如出版的 本书每一章中的所有文章,教程和指南。

     

    第1章,为深度学习设置Spark,介绍了在虚拟Ubuntu桌面环境中开始在Spark上进行开发所需的一切。
    第2章“使用Spark创建神经网络”介绍了不使用任何深度学习库(例如TensorFlow或Keras)而从头开始开发神经网络的过程。
    第3章“卷积神经网络的痛点”介绍了与卷积神经网络进行图像识别相关的一些痛点,以及如何克服这些痛点。
    第4章,递归神经网络的痛点,介绍了前馈神经网络和递归神经网络。我们描述了递归神经网络出现的一些痛点,以及如何使用LSTM解决它们。
    第5章,使用Spark ML预测消防部门的呼叫,逐步发展了一个分类模型,用于使用Spark机器学习预测来自旧金山市的消防部门的呼叫。
    第6章“在生成网络中使用LSTM”提供了动手方法,以小说或大型文本集作为输入数据来定义和训练LSTM模型,同时还使用训练后的模型生成自己的输出序列。
    第7章,使用TF-IDF进行自然语言处理,逐步介绍了对聊天机器人对话数据进行分类以进行升级的步骤。
    第8章,使用XGBoost进行房地产价值预测,着重于使用Kings County房屋销售数据集来训练简单的线性模型,并使用它来预测房价,然后再跳入更为复杂的模型以进行同样的操作并提高预测准确性。

    第9章,使用LSTM预测苹果股票市场成本,着重于在Keras上使用LSTM创建深度学习模型,以预测AAPL股票的股票市场价格。
    第10章,使用深度卷积网络进行人脸识别,利用MIT-CBCL数据集对10个不同主题的人脸图像进行训练和测试,以构建深度卷积神经网络模型。
    第11章“使用Word2Vec创建和可视化单词向量”着重介绍了向量在机器学习中的重要性,还向用户介绍了如何利用Google的Word2Vec模型训练不同的模型并可视化小说中生成的单词向量。
    第12章,使用Keras创建电影推荐引擎,着重于使用深度学习库Keras为用户构建电影推荐引擎。
    第13章,使用TensorFlow on Spark进行图像分类,重点在于利用转移学习来识别世界上排名前两名的足球运动员:克里斯蒂亚诺·罗纳尔多和莱昂内尔·梅西。

     

    充分利用这本书

    1。
    在本书中使用。 互联网是当今世界上最大的大学。 使用诸如
      2。
    YouTube,Udemy,edX,Lynda和Coursera提供了有关各种深度学习和机器学习概念的视频。 不要只是读这本书而忘了它。 切实执行每个步骤

    3.一边看书。 建议您在阅读每个食谱时都打开Jupyter笔记本电脑,以便在阅读本书时可以阅读每个食谱,同时检查所提到的每个步骤所获得的输出。

     

    第一章:为深度学习开发设置Spark

    在本章中,将介绍以下食谱:
    下载Ubuntu桌面映像
    在macOS上使用VMWare Fusion安装和配置Ubuntu
    在Windows上使用Oracle VirtualBox安装和配置Ubuntu
    安装和配置适用于Google Cloud Platform的Ubuntu桌面
    在Ubuntu桌面上安装和配置Spark和必备组件
    将Jupyter笔记本与Spark集成
    启动和配置Spark集群
    停止Spark集群

     

    第二章:在Spark中创建神经网络

    在本章中,将介绍以下食谱:
    在PySpark中创建一个数据框
    在PySpark数据框中处理列
    将PySpark数据帧转换为数组
    可视化散点图中的数组
    设置权重和偏差以输入到神经网络
    归一化神经网络的输入数据
    验证阵列以优化神经网络性能
    设置S型激活功能
    创建S型导数函数
    在神经网络中计算成本函数
    根据身高和体重预测性别
    可视化预测分数

    介绍
    本书的大部分内容将重点放在使用Python库(例如TensorFlow和Keras)构建深度学习算法。 尽管这些库有助于构建深度神经网络,而无需深入了解深度学习的演算和线性代数,
    本章将深入研究在PySpark中构建一个简单的神经网络,以便根据身高和体重进行性别预测。 理解神经网络基础的最佳方法之一是从头开始构建模型,而无需任何流行的深度学习库。 一旦建立了神经网络框架的基础,理解和利用一些更流行的深度神经网络库将变得更加简单。

     

     

     

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  • Spark MLlib

    2019-03-19 12:52:00
    MLlib 数据挖掘与机器学习 数据挖掘体系 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念,也是一个新兴学科,旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。 数据挖掘这个工作BI(商业智能)可以做,统计分析...

    MLlib
        数据挖掘与机器学习
            数据挖掘体系

     


            数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念,也是一个新兴学科,旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。
            数据挖掘这个工作BI(商业智能)可以做,统计分析可以做,大数据技术可以做,市场运营也可以做,或者用excel分析数据,发现了一些有用的信息,然后这些信息可以指导你的business,这也属于数据挖掘。
            机器学习:machine learning,是计算机科学和统计学的交叉学科,基本目标是学习一个x->y的函数(映射),来做分类、聚类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的,例如广告的ctr预估,PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型,从而提高互联网广告的点击率和回报率;个性化推荐,还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买,浏览和收藏日志,得到一个推荐模型,来预测你喜欢的商品。
            深度学习:deep learning,机器学习里面现在比较火的一个topic,本身是神经网络算法的衍生,在图像,语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果,所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
            总结:数据挖掘是个很宽泛的概念,数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科,深度学习也是来源于机器学习的算法模型,本质上是原来的神经网络。
        监督学习和无监督学习
            监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有导师训练。
            常见的监督学习算法
            1.线性回归
            2.逻辑回归
            3.朴素贝叶斯
            4.KNN(最近邻算法)
            5.决策树
            6.支持向量机
            7.某些可用于分类或预测功能的神经网络模型
            根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习。
            常见的无监督学习算法
            1.系统聚类
            2.K-means
            3.K-中值聚类
            3.K-众数法
            4.某些神经网络模型,比如BP神经网络等
            5.受限玻尔兹曼机
        概述
            MLlib is Apache Spark's scalable machine learning library.
            MLlib是一个构建在Spark上的、专门针对大数据处理的并发式高速机器学习库,其特点是采用较为先进的迭代式、内存存储的分析计算,使得数据的计算处理速度大大高于普通的数据处理引擎
            目前MLlib中已经有通用的学习算法和工具类,包括统计、分类、回归、聚类、降维等。
            MLlib采用Scala语言编写,Scala语言是运行在JVM上的一种函数式编程语言,特点就是可移植性强,“一次编写,到处运行”是其最重要的特点。
            借助于RDD数据统一输入格式,让用户可以在不同的IDE上编写数据处理程序,通过本地化测试后可以在略微修改运行参数后直接在集群上运行
            对结果的获取更为可视化和直观,不会因为运行系统底层的不同而造成结果的差异与改变。
        MLlib基本数据模型
            RDD是MLlib专用的数据格式,它参考了Scala函数式编程思想,并大胆引入统计分析概念,将存储数据转化成向量和矩阵的形式进行存储和计算,这样将数据定量化表示,能更准确地整理和分析结果。
            MLlib先天就支持较多的数据格式,从最基本的Spark数据集RDD到部署在集群中的向量和矩阵。同样,MLlib还支持部署在本地计算机中的本地化格式。
            一、本地向量
                MLlib使用的本地化存储类型是向量,这里的向量主要由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense)
            二、向量标签的使用
                向量标签用于对MLlib中机器学习算法的不同值做标记。例如分类问题中,可以将不同的数据集分成若干份,以整型数0、1、2……进行标记,即程序的编写者可以根据自己的需要对数据进行标记。
            三、本地矩阵的使用
                大数据运算中,为了更好地提升计算效率,可以更多地使用矩阵运算进行数据处理。部署在单机中的本地矩阵就是一个很好的存储方法。
            分布式矩阵的使用
                1. 行矩阵
                    行矩阵是最基本的一种矩阵类型。行矩阵是以行作为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较小。可以将其理解为行矩阵是一个巨大的特征向量的集合。每一行就是一个具有相同格式的向量数据,且每一行的向量内容都可以单独取出来进行操作。
                2. 带有行索引的行矩阵
                    单纯的行矩阵对其内容无法进行直接显示,当然可以通过调用其方法显示内部数据内容。有时候,为了方便在系统调试的过程中对行矩阵的内容进行观察和显示,MLlib提供了另外一个矩阵形式,即带有行索引的行矩阵。
        MLlib统计量基础
            数理统计中,基本统计量包括数据的平均值、方差,这是一组求数据统计量的基本内容。在MLlib中,统计量的计算主要用到Statistics类库。
            计算基本统计量
                这里主要调用colStats方法,接受的是RDD类型数据。
                这里需要注意的是,其工作和计算是以列为基础进行计算,调用不同的方法可以获得不同的统计量值,其方法内容如下表所示。
            二、计算相关系数
                相关系数是一种用来反映变量之间相关关系密切程度的统计指标,在现实中一般用于对两组数据的拟合和相似程度进行定量化分析。常用的一般是皮尔逊相关系数,MLlib中默认的相关系数求法也是使用皮尔逊相关系数法。
        距离度量和相似度度量
            在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。而如何来度量数据之间的差异则成为关键,分类算法或聚类算法的本质都是基于某种度量(距离度量和相似度度量)来实现的。
            距离度量
                距离度量(Distance)用于衡量个体在空间上存在的距离,距离越远说明个体间的差异越大。
                欧几里得距离(Euclidean Distance)
                1.欧氏距离
                2.明可夫斯基距离
                3.曼哈顿距离
                4.切比雪夫距离
                5.马氏距离
            相似度度量
                1.向量空间余弦相似度(Cosine Similarity)
                2.皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

    转载于:https://www.cnblogs.com/Striverchen/p/10557915.html

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  • 文章主要是学习实验楼《使用Spark MLlib进行情感分析》课程后的总结,这里只简单说明,没有具体操作步骤。代码和操作步骤可去课程实践获得,也可在我的资源下载中找到(资源中除课程介绍的随机森林模型训练数据方法...

    前言:

    文章主要是学习实验楼《使用Spark MLlib进行情感分析》课程后的总结,这里只简单说明,没有具体操作步骤。代码和操作步骤可去课程实践获得,也可在我的资源下载中找到(资源中除课程介绍的随机森林模型训练数据方法,我还加入了自己学习使用朴素贝叶斯模型训练数据的方法)。项目实际利用推特上的数据结合Spark MLlib实现人们对美国这两位总统的情感分析,查看在美国不同地方的网民们对于他们的看法如何。

    知识点:

    Spark Streaming获得持续而且无止境的数据源;

    Spark MLlib情感分析;

    Python 地图可视化工具Basemap;

    学习分解:

    第一步学习Spark Streaming如何获取Twitter数据,推荐阅读《实时分析社交媒体数据》,它后期使用的是k-means算法模型,如图:


    第二步文本情感分析,先对数据分词处理;去除跟情感无关的符号、URL、停用词;再利用Word2Vec将单词转换成向量,最后读入预先训练好的文本向量化模型word2vecM,创建RDD对象,利用spark mllib的分类器进行情感分析。


    第三步分析结果可视化,结合Python的Basemap将之前的情感分析结果结合地区位置展示其热度。



    总结:

    这次课程只要是利用spark streaming获取Twitter流数据和spark mllib的随机森林模型进行twitter的情感分析,并且利用basemap进行可视化,通过可视化结果,我们可以直观的感受到美国今年曾经的候选总统在美国各个州的受欢迎程度。基于此课程,同学们也可以利用twitter或者微博提供的开发者接口获取网络上的数据,对不同方面(房价、物价、交通之类)的情感进行分析。

    文章参考链接:

    https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/blog/analyze-social-media-data-real-time/index.html

    https://www.shiyanlou.com/courses/722/labs/2380/document

    展开全文
  • 第7章 Spark Streaming 7.1 流计算概述 7.2 Spark Streaming 7.3 DStream操作概述 7.4 基本输入源 7.5 高级数据源 7.6 转换操作 7.7 输出操作 7.8 Structured Streaming 第8章 Spark MLlib ...
  • 1.机器学习理论基础 2.Spark 下的机器学习平台介绍...模型选择与优化 4.Hello Spark Mllib 5.Spark Mllib 实现推荐系统 6.Spark Mllib 之聚类 7.Spark Mllib 之分类 8.Spark Mllib 之回归 9.Spark Mllib 之关联规则挖掘
  • 基于Spark利用Java Web技术研究设计了工业大数据处理分析的可视化平台,用户不需要去了解大数据开发平台的底层细节,只需要在Web界面端根据数据分析需求定制任务,然后提交给平台处理再等待结果输出。分析了工业大数据...
  • SparkMLlib简介

    万次阅读 2018-08-21 18:33:15
    这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis, PCA)、偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)、 Sammon...
  • 这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis , PCA)、偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)、 ...
  • spark MLlib 之构建机器学习系统

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    构建 spark 机器学习系统 ...数据可视化 数据预处理 数据清理 数据变换 数据集成 数据归约 构建模型 模型评估方法 组装 模型选择或调优 交叉验证(CrossValidator): 训练验证切分 (TrainValidatio...
  • 越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在...本次课程将带大家,深入学习如何使用Spark MLlib进行机器学习项目开发。
  • 这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis , PCA)、偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)、 Sammon ...
  • 【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,...
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  • Python Spark MLlib 决策树分类

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  • 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? ◆ 将数据以图形图像的形式展现出来 ◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受 1.1.2 数据可视化的好处 ◆ 便于人们发现与理解数据...
  • 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? ◆ 将数据以图形图像的形式展现出来 ◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受 1.1.2 数据可视化的好处 ◆ 便于人们发现与理解数据...
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    colStats()返回一个MultivariateStatisticalSummary的实例,它包含列的最大值,...import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.stat.{MultivariateStatisticalSummary, Statistic
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空空如也

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