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pyspark 和anaconda 搭建集群

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分布式机器学习：模型平均MA与弹性平均EASGD（PySpark）.doc

pyspark 基于simhash做相似聚合代码工程

给大家分享一套课程——PySpark大数据处理及机器学习Spark2.3，完整版视频课程下载。提供课件、源码。 本课程主要讲解Spark技术，借助Spark对外提供的Python接口，使用Python语言开发。涉及到Spark内核原理、Spark基础知识及应用、Spark基于DataFrame的Sql应用、机器学习等内容。由浅到深的带大家深入学习大数据领域最火的项目Spark。帮助大家进入大数据领域，抓住大数据浪潮的尾巴。

之前的博文使用pyspark.mllib.recommendation做推荐案例，代码实现了如何为用户做电影推荐和为电影找到潜在的感兴趣用户。本篇博文介绍如何利用因子分解出的用户特征、电影特征做用户和电影的聚类分析，以看能否找到不同于已知的、有趣的新信息。 第一步：获取用户评分数据显式因式分解后的movieFactors、userFactors。 from pyspark.mllib.recommendation import ALS,Rating #用户评分数据 rawData = sc.textFile("/Users/gao/data/ml-100k/u.data") rawRatin

PySpark_Housing_Models 三种PySpark机器学习模型可预测房屋与海洋的距离