文件名称：machine-learning-with-pyspark:Pramod Singh的“使用PySpark进行机器学习”的源代码-Source code learning
文件大小：710KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-13 20:08:12
系统开源
Apress源代码 该存储库Pramod Singh的和（Apress，2019年）。 使用绿色按钮将文件下载为zip格式，或使用Git将存储库克隆到您的计算机上。 发行版 版本v1.0对应于已出版书籍中的代码，没有更正或更新。 会费 请参阅文件Contributing.md，以获取有关如何为该存储库做出贡献的更多信息。
【文件预览】：
machine-learning-with-pyspark-master
----chapter_4_Linear_Regression()
--------Linear_Regression.ipynb(14KB)
--------Linear_regression_dataset.csv(35KB)
----Contributing.md(677B)
----chapter_8_Recommender_System()
--------Recommender_System_PySpark.ipynb(24KB)
--------movie_ratings_df.csv(2.87MB)
----9781484241301.jpg(56KB)
----LICENSE.txt(1KB)
----README.md(531B)
----chapter_6_Random_Forests()
--------Random_Forests.ipynb(24KB)
--------affairs.csv(90KB)
----chapter_2_Data_Processing()
--------sample_data.csv(534B)
--------Data_processing_using_PySpark.ipynb(28KB)
----chapter_9_NLP()
--------NLP_PySpark.ipynb(37KB)
--------Movie_reviews.csv(367KB)
--------Sequence_Embeddings_PySpark.ipynb(56KB)
----chapter_7_Clustering()
--------Clustering_PySpark.ipynb(145KB)
--------iris_dataset.csv(4KB)
----.gitattributes(66B)
----errata.md(225B)
----chapter_5_Logistic_Regression()
--------Log_Reg_dataset.csv(475KB)
--------Logistic_Regression_Pyspark.ipynb(28KB)