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二十種特征變換方法及Spark MLlib調用實例（Scala/Java/python）（一）
Tokenizer （分詞器）算法介紹：Tokenization將文本劃分為獨立個體（通常為單詞）。下面的例子展示了如何把句子劃分為單詞。Reg...
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三種文本特征提取（TF-IDF/Word2Vec/CountVectorizer）及Spark MLlib調用實例（Scala/Java/python）(轉)
Spark MLlib 提供三種文本特征提取方法冀惭，分別為TF-IDF、Word2Vec以及CountVectorizer其各自原理與調用代碼整理...
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Pipeline詳解及Spark MLlib使用示例(Scala/Java/Python)【轉】本文中掀鹅，我們介紹機器學習管道的概念散休。機器學習管道提供一系列基于數(shù)據框的高級的接口來幫助用戶建立和調試實際的機器學習管道。 管道里的主要概念MLl...
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Spark機器學習庫(MLlib)指南【轉】
MLlib是Spark里的機器學習庫乐尊。它的目標是使實用的機器學習算法可擴展并容易使用戚丸。它提供如下工具： 1.機器學習算法：常規(guī)機器學習算法包括分...