PySpark-ClusterClassify 使用AWS Sagemaker在MNIST数据集上进行分布式KMeans聚类和XGBoost分类作业

leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集，并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数（如准确度、精度、召回率和许多其他参数）方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整，以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之，首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法，比较了训练和测试的准确性，并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是：逻辑回归、随机森林、支持向

在构建大数据开发平台的过程中，想用Python对大数据进行开发，从spark官网下载速度太慢，耗费好久才下载下来，在这里与大家共享。

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推荐系统：Pyspark，ALS推荐系统

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【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、ModelPipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，ApacheSpark可以再不采样的情况下快速处理大量的数据。许多工业界的专家提供了理由：whyyoushoulduseSparkfo

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