Algoritmos MLlib do PySpark

Antes de usar qualquer algoritmo de aprendizado de máquina no shell do PySpark, você terá que importar os submódulos da biblioteca pyspark.mllib e, em seguida, escolher a classe apropriada necessária para uma tarefa específica de aprendizado de máquina.

Neste exercício simples, você aprenderá a importar os diferentes submódulos do pyspark.mllib juntamente com as classes necessárias para executar os algoritmos de filtragem colaborativa, classificação e clustering.

Este exercício faz parte do curso

Fundamentos de Big Data com PySpark

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Instruções de exercício

Importe o submódulo de recomendação pyspark.mllib e a classe Alternating Least Squares (Mínimos quadrados alternados).
Importe o submódulo de classificação pyspark.mllib e a regressão logística com a classe LBFGS.
Importe o submódulo de clustering pyspark.mllib e a classe kmeans.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Import the library for ALS
from pyspark.mllib.____ import ____

# Import the library for Logistic Regression
from ____.____.____ import ____

# Import the library for Kmeans
from ____.____.____ ____ ____

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