Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战
http://m.blog.csdn.net/wangpei1949/article/details/53140372
Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战
Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战的更多相关文章
- Spark MLlib 之 aggregate和treeAggregate从原理到应用
在阅读spark mllib源码的时候,发现一个出镜率很高的函数--aggregate和treeAggregate,比如matrix.columnSimilarities()中.为了好好理解这两个方法 ...
- 机器学习入门-数值特征-数字映射和one-hot编码 1.LabelEncoder(进行数据自编码) 2.map(进行字典的数字编码映射) 3.OnehotEncoder(进行one-hot编码) 4.pd.get_dummies(直接对特征进行one-hot编码)
1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map) 根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder() # 进行one-hot编码 ...
- Spark Mllib里如何生成KMeans的训练样本数据、生成线性回归的训练样本数据、生成逻辑回归的训练样本数据和其他数据生成
不多说,直接上干货! 具体,见 Spark Mllib机器学习(算法.源码及实战详解)的第2章 Spark数据操作
- Spark MLlib中的OneHot哑变量实践
在机器学习中,线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法,很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍.除了本身的公式之外,逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容.一个很常用的知识点就是虚拟变量(也叫做 ...
- 梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python)
梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python) http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details ...
- Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索
无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法 ...
- One-hot 编码/TF-IDF 值来提取特征,LAD/梯度下降法(Gradient Descent),Sigmoid
1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题(One-hot 编码)把“耐克”编码为[0,1,0],其中“1”代表了“耐克”的中 间位置,而且是唯一标识.同理我们可以把“中国”标识为[1,0],把 ...
- 机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转
在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) ...
- Spark MLlib LDA 基于GraphX实现原理及源代码分析
LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有 ...
随机推荐
- CF235C Cyclical Quest(SAM)
/* 统计串的出现次数显然可以在自动机上匹配出来即可 但是每次都挨个匹配的话会时间爆炸 那么考虑我们把串复制一份, 然后一起在后缀自动机上跑, 当我们匹配长度大于该串长度的时候强行失配即可 可能会有旋 ...
- 【死磕 Spring】—— IoC 之深入理解 Spring IoC
本文主要基于 Spring 5.0.6.RELEASE 摘要: 原创出处 http://svip.iocoder.cn/Spring/IoC-intro/ 在一开始学习 Spring 的时候,我们就接 ...
- WPF Storyboard 动画播放完毕时触发的事件
/*故事版*/ Storyboard ClSto2; public PopUpWindow() { /*播放完毕,将当前窗体关闭*/ ClSto2.Completed += (s, e) => ...
- 《机器学习实战》AdaBoost算法(手稿+代码)
Adaboost:多个弱分类器组成一个强分类器,按照每个弱分类器的作用大小给予不同的权重 一.Adaboost理论部分 1.1 adaboost运行过程 注释:算法是利用指数函数降低误差,运行过程通过 ...
- Java课程作业之动手动脑(三)
1.以下代码为何无法通过编译?哪儿出错了? 在Foo类中已经有了一个Foo的含参构造方法,所以在定义Foo类对象时不能使用new Foo()方法.在Foo类中再写一个无参构造方法,就能编译了. 如果类 ...
- win10更改hosts文件
管理员身份运行notepad,打开hosts文件即可.
- 编写优秀Bug报告的艺术及案例分析
编写优秀Bug报告的艺术及案例分析 ---Rex Black原著<Fine art of writing a good bug report > ---Kiki翻译于2005/5/28 前 ...
- Swoole 内存操作(Table)
使用: //实例化表格,参数 int : 最大行数 $table = new swoole_table(1024); //设置表格字段 参数 (字段名:string , 字段类型:int.float. ...
- 选择、操作web元素-3
11月5日 Selenium 作业 3 登录 51job , http://www.51job.com 输入搜索关键词 "python", 地区选择 "杭州"( ...
- ArrayList、LinkedList、Vector的区别。
1. 对于ArrayList与Vector来说,底层都是采用数组方式来实现的 2. ArrayList,LinkedList是不同步的,即线程不安全,而Vector是的.(线程安不安全) 3. Lin ...