Questions marquées «apache-spark»

Apache Spark est un système informatique en cluster open source qui vise à rendre l'analyse des données rapide - à la fois rapide à exécuter et rapide à écrire, initialement développé dans l'AMPLab de l'UC Berkeley.

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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Spark ALS: recommander aux nouveaux utilisateurs
La question Comment prédire la note d'un nouvel utilisateur dans un modèle ALS formé à Spark? (Nouveau = pas vu pendant le temps de formation) Le problème Je suis le tutoriel officiel de Spark ALS ici: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Je suis en mesure de construire un bon recommandeur avec un MSE décent, …
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Spark, divisant de manière optimale un seul RDD en deux
J'ai un grand ensemble de données que je dois diviser en groupes selon des paramètres spécifiques. Je veux que le travail soit traité aussi efficacement que possible. Je peux imaginer deux façons de le faire Option 1 - Créer une carte à partir du RDD et du filtre d'origine def …
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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Calculer la similitude du cosinus dans Apache Spark
J'ai un DataFrame avec IDF de certains mots calculés. Par exemple (10,[0,1,2,3,4,5],[0.413734499590671,0.4244680552337798,0.4761400657781007, 1.4004620708967006,0.37876590175292424,0.48374466516332]) .... and so on Donnez maintenant une requête Q, je peux calculer le TF-IDF de cette requête. Comment calculer la similitude cosinus de la requête avec tous les documents dans la trame de données (il y a …
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Classe non équilibrée: class_weight pour les algorithmes ML dans Spark MLLib
Dans python sklearn, il existe plusieurs algorithmes (par exemple la régression, la forêt aléatoire ... etc.) qui ont le paramètre class_weight pour gérer les données non équilibrées. Cependant, je ne trouve pas un tel paramètre pour les algorithmes MLLib. Existe-t-il un plan d'implémentation de class_weight pour certains algorithmes MLLib? Ou …
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