Algoritmi di PySpark MLlib
Prima di usare qualsiasi algoritmo di Machine Learning nella shell di PySpark, devi importare i sottomoduli della libreria pyspark.mllib e poi scegliere la classe appropriata necessaria per un determinato task di Machine Learning.
In questo semplice esercizio imparerai come importare i diversi sottomoduli di pyspark.mllib insieme alle classi necessarie per eseguire algoritmi di collaborative filtering, classificazione e clustering.
Questo esercizio fa parte del corso
Fondamenti di Big Data con PySpark
Istruzioni dell'esercizio
- Importa il sottomodulo
recommendationdipyspark.mllibe la classe Alternating Least Squares. - Importa il sottomodulo
classificationdipyspark.mllibe la classe Logistic Regression with LBFGS. - Importa il sottomodulo
clusteringdipyspark.mllibe la classe kmeans.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import the library for ALS
from pyspark.mllib.____ import ____
# Import the library for Logistic Regression
from ____.____.____ import ____
# Import the library for Kmeans
from ____.____.____ ____ ____