在spark ML中，L代表种子值

在Spark ML中，L代表种子值（Seed）。种子值是一个随机数生成器的起始点，它确定了随机数生成器的初始状态。在机器学习中，种子值的作用是确保每次运行模型时产生的随机数序列是可重现的。

种子值在模型训练中起到重要的作用，它可以影响到模型的初始化、数据划分、特征选择等过程中的随机性。通过设置相同的种子值，可以确保在相同的数据和参数设置下，每次运行模型时得到相同的结果。这对于调试和复现实验结果非常重要。

在Spark ML中，可以通过设置种子值来控制随机性。例如，在使用Spark ML中的随机森林算法时，可以通过设置种子值来确保每次运行时得到相同的随机森林模型。

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的归一化

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雅虎开源CaffeOnSpark：基于HadoopSpark的分布式深度学习

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Spark Extracting,transforming,selecting features

过程中，CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量，一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting过程，另一个可选的二类切换参数控制输出向量，如果设置为...(dataFrame) print("Normalized using L^1 norm") l1NormData.show() # Normalize each Vector using $L^\infty...这是因为原数据中的所有可能的数值数量不足导致的； NaN值：NaN值在QuantileDiscretizer的Fitting期间会被移除，该过程会得到一个Bucketizer模型来预测，在转换期间，Bucketizer...如果在数据集中遇到NaN，那么会抛出一个错误，但是用户可以选择是保留还是移除NaN值，通过色湖之handleInvalid参数，如果用户选择保留，那么这些NaN值会被放入一个特殊的额外增加的桶中；算法...，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等；通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中；在矩阵空间（M，d）中，M是数据集合

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PySpark 中的机器学习库

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