Use Apache Spark MLlib em Databricks

Esta página fornece um exemplo Notebook mostrando como usar o MLlib no Databricks.

Apache Spark MLlib é a biblioteca machine learning do Apache Spark que consiste em algoritmos de aprendizagem comuns e utilidades, incluindo classificação, regressão, clusters, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade e primitivas de otimização subjacentes. Para obter informações de referência sobre os recursos do MLlib, a Databricks recomenda as seguintes referências Spark API :

Para obter informações sobre como usar o Apache Spark MLlib do R, consulte a documentação machine learningdo R.

Exemplo de classificação binária Notebook

Este Notebook mostra como construir um aplicativo de classificação binária usando a API pipeline Apache Spark MLlib.

Notebook de classificação binária

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Exemplo de árvores de decisão Notebook

Estes exemplos demonstram várias aplicações de árvores de decisão usando a API pipeline Apache Spark MLlib.

Árvores de decisão

Este Notebook mostra como realizar classificações com árvores de decisão.

Árvores de decisão para Notebookde reconhecimento de dígitos

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Árvores de decisão para Notebook de pesquisa SFO

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Regressão GBT usando pipelines MLlib

Este Notebook mostra como usar pipelines MLlib para realizar uma regressão usando árvores com gradiente aumentado para prever contagens de aluguel de bicicletas (por hora) a partir de informações como dia da semana, clima, estação do ano e assim por diante.

Notebook de regressão de compartilhamento de bicicleta

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Exemplo avançado Notebook Apache Spark MLlib

Este Notebook ilustra como criar um transformador personalizado.

Notebookde transformador personalizado

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