Algorytmy PySpark MLlib
Przed użyciem jakiegokolwiek algorytmu uczenia maszynowego w powłoce PySpark musisz zaimportować odpowiednie podmoduły biblioteki pyspark.mllib, a następnie wybrać klasę potrzebną do konkretnego zadania.
W tym ćwiczeniu nauczysz się, jak importować różne podmoduły pyspark.mllib wraz z klasami wymaganymi do filtrowania kolaboratywnego, klasyfikacji i grupowania.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy Big Data z PySpark
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj podmoduł rekomendacji z
pyspark.mlliboraz klasę Alternating Least Squares. - Zaimportuj podmoduł klasyfikacji z
pyspark.mlliboraz klasę regresji logistycznej z LBFGS. - Zaimportuj podmoduł grupowania z
pyspark.mlliboraz klasę k-średnich.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the library for ALS
from pyspark.mllib.____ import ____
# Import the library for Logistic Regression
from ____.____.____ import ____
# Import the library for Kmeans
from ____.____.____ ____ ____