Spark The Definitive Guide:第25章-预处理和特征工程 - 腾讯云开发者社区

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是..., Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 sklearn中的数据预处理和特征工程　　sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触...sklearn时，大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊，但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的，两个板块互相交互，为建模之前的全部工程打下基础。...很多特征，对于分析和建模来说意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，因此数据挖掘之中，常常会有重要的字段缺失值很多，但又不能舍弃字段的情况。因此，数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。...在我们的数据中，性别和舱门，都是这样的名义变量。因此我们需要使用独热编码，将两个特征都转换为哑变量。

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特征工程与数据预处理全解析：基础技术和代码示例

这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能，获得更准确的预测，我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术。...特征缩放是一种用于机器学习的预处理技术，用于标准化数据的自变量或特征的范围。...这对输入特征的尺度敏感的算法尤其重要，例如基于梯度下降的算法和基于距离的算法。当特征处于相似规模时，许多机器学习算法表现更好或收敛更快。但是应分别应用于训练集和测试集，以避免数据泄漏。...总结特征工程和数据预处理是任何机器学习中的关键步骤。它们可以通过确保数据干净、结构良好和信息丰富来显著提高模型的性能。...本文介绍了如何处理异常值和缺失值、编码分类变量、缩放数值特征和创建新特征——为准备机器学习任务的数据奠定了坚实的基础。

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大牛书单 | 大数据存储方向好书分享

《Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale》作者：Tom White 大牛推荐语：这本”Hadoop ...Definitive Guide”是由Hadoop之父Doug Cutting亲自推荐的，作者Tom White也是Hadoop开源项目最早期的开发者。...Zaharia 大牛推荐语：这本“Learning Spark”是由Apache Spark项目的创始团队写给数据工程师和数据科学家的关于如何基于Spark做数据分析，全书通过丰富的例子，展现了Spark...王银虎，TEG云架构平台部数据块中心云硬盘组T3-3高级工程师，负责云硬盘的开发和维护工作，混迹存储圈10年有余，为腾讯云高性能、低成本、高可用性和持久性的海量存储平台提供技术支持。...对于计算机科学和工程，有很多指导意义，在CBS的分布式设计方面也借鉴了《失控》的很多理论和思想。

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简单聊聊 Spark 的诞生史

想了很久，注意到网上大部分文章都关注于 Spark 是什么和 Spark 怎么用，但是关于 Spark 前期的历史文章很少了，所以这篇文章以 2018 年 databricks 公司写的 Spark The...Definitive Guide 为蓝本辅之以一些历史去聊聊 Spark 。...在 Spark 的创造者的心中，Spark 诞生的上下文是：日益增长的数据量和逐渐遇到瓶颈的机器性能的矛盾。...刚开始诞生的 Spark 和现在的 Spark 是完全不同的，毕竟工业界玩的和学术界有的太多不同。...参考文章： 1、Spark The Definitive Guide 2、https://mp.weixin.qq.com/s?

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【Spark机器学习实战】 ML Pipeline 初探

数据科学家 vs 软件工程师的代沟 ? 数据科学家 vs 软件工程师的桥梁 ? Why ML Pipeline 是Spark机器学习的未来？...Spark SQL 已经可以支持多种数据类型的操作，这样可以很好的和机器学习融合。对于机器学习前期的准备工作，数据预处理、清洗、数据分析很方便。...2.构建pipeline机器学习工作流，多工程师、多数据科学家可以更好的协作。DataFrame可以保存清洗完毕的数据、提取的特征数据、各个训练模型。...对于已经熟悉MLlib的读者，构建复杂机器学习系统时，尝试ML Pipeline ,因为它集成了从数据清洗，到特征抽取，再到模型训练，模型保存的各个组件，结构和逻辑很清晰，也有利于算法模型工程师和ETL...参考 spark 1.6.2 官方文档，spark 2016 summit 会议资料 https://fullstackml.com/2015/10/29/beginners-guide-apache-spark-machine-learning-scenario-with-a-large-input-dataset

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干货| 机器学习 Pipeline 初探（大数据Spark方向）

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【ES三周年】ElasticSearch 简要技术总结与Spark结合使用实践

它是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用几秒钟内搜索百万级别的数据。 ES是高度可伸缩的开源全文搜索和分析引擎。它可以实时地存储、搜索和分析大容量的数据。...在这种情况下，可以使用ElasticSearch存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动填充建议。希望收集日志或交易数据，并且希望分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。...SQL中的DataFrame存入到ES中，具体可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html#CO47.../guide/cn/index.html (中文文档，较旧) 4https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html.../project/elasticsearch-definitive-guide-cn/ (极客学院中文教程) 7https://www.iteblog.com/archives/1741.html (ElasticSearch

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es初探

默认只是返回前10条 GET /_search 2、返回结果中的各个值的含义参见：https://elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide...、https://elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/pagination.html#pagination 2、size ：...轻量搜索【不推荐使用】 0、https://elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/search-lite.html#query-string-query...q=last_name:Smith 倒排索引 1、https://elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/inverted-index.html...elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/analysis-intro.html 2、什么时候使用分词器？

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【干货】关于数据科学的十本好书

《Hadoop: The Definitive Guide》想要学习 Hadoop?那这本书就是你需要的。这是出版于 2015 年的第四版。...本版专门使用了 Haddop 2 并增加了新的章节描述 YARN 和 Hadoop 相关项目，比如 Parquet、Flume、Crunch、Spark。...《Learning Spark》 Hadoop 已然成为大数据的同义词了，然而 Spark 却是一个让大数据工程发展更快的新型的、热门技术。...每一系列大数据书集都会包含一本关于 Spark 的书，而这一本则是由 Spark 的开发人员撰写的。...这本书涵盖了分布式数据集、内存式缓存、交互式 shell 和像 Spark SQL 和 MLib 那样的嵌入式文库，以及连接像 HDFS、Hive、JSON 和 S3的数据资源。

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浅尝辄止MongoDB：操作（2）

更新数据 ---- 大部分摘自《MongoDB大数据处理权威指南》（第3版）。 4....该函数将接受3个主要参数：criteria、objNew和option。参数criteria可用于指定一个查询，该查询选择将要更新的目标记录。使用objNew参数指定更新信息，也可以使用操作符来完成。...参数option用于指定更新文档时的选项，它的可选值有upsert和multi。通过选项upsert可以指定该更新是否是upsert操作——它将告诉MongoDB，如果数据存在就更新，否则就创建数据。...Guide to MongoDB 3rd ed., The", "ISBN" : "978-1-4842-1183-0", "Publisher" : "Apress", "Author" : [ "...为了避免并发情况下的ABA问题，可以使用下面的方法：在更新的查询表达式中使用完整的对象，而不是只使用_id和comments.by字段。使用$set更新重要的字段。

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2018年那些值得推荐的计算机类书籍

读此书之前可以先读《Streaming 101》和《Streaming 102》预热。...这本书的也是大热的 Flink 和Structural Streaming 的理论基础。...《Spark: The Definitive Guide 》大热的Spark一直都没有一本类似于《Hadoop 权威指南》的书籍震慑四方，知道2018年Databrick出了这本书，无愧权威二字。...《Scala 编程》 2018年认真学习了Scala ，并以浅薄的笔力简单的对比了Scala和Python。...《Python3 学习笔记》讲真，读Python的相关中文书籍已经没有当初的惊喜了，大多索然无味，学习不到新的技术和思路，随意翻翻就知道是新瓶装旧酒，学习来源一直是各种Weekly和博客。

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浅尝辄止MongoDB：操作（1）

查询数据 ---- 大部分摘自《MongoDB大数据处理权威指南》（第3版）。 1. 浏览数据库 MongoDB在第一次存储数据时会自动创建数据库和集合。...> document = ({"Type": "Book", "Title" : "Definitive Guide to MongoDB 3rd ed., The", ......"Title" : "Definitive Guide to MongoDB 3rd ed., The", ... "ISBN" : " 978-1-4842-1183-0", ......: {"Track" : "1" }} ); 正确的写法为： db.media.find( { "Tracklist.Track" : "1" } ); （2）使用sort、limit和skip..."Plugge, Eelco", "Hawkins, Tim"] } ); { "Type" : "Book", "Title" : "Definitive Guide to MongoDB

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Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐）

3 hadoop书籍：（1）《Hadoop实战 (第1版) 陆嘉恒》、《Hadoop实战 (第2版) 陆嘉恒》（2）《hadoop definitive...guide 》，中文书名是《Hadoop权威指南（第1版）曾大聃译》，《Hadoop权威指南 (第2版) 周敏奇译》，《Hadoop权威指南（第3版）华东师范大学数据科学与工程学院译...spark生态圈里面包含的有离线处理spark core，和实时处理spark streaming，在这里需要注意一下，storm和spark streaming ，两个都是实时处理框架，但是主要区别是...spark中包含很多框架，在刚开始学习的时候主要学习spark core和spark streaming即可。这个一般搞大数据的都会用到。...spark mlib和spark graphx 可以等后期工作需要或者有时间了在研究即可。

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Spark SQL JOIN

分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下： val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master(...其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示：这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的 IN 和 NOT IN 字句： -- LEFT SEMI JOIN...* FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.8 NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段...而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算...Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02 References [1] resources: https://github.com/heibaiying/BigData-Notes

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年薪50W大数据工程师入门学习路线

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算法训练和模型部署如何避免多次重写数据预处理代码

前言前段时间，我们对接算法的工程师哭丧的和我说，模型生成后一般都要部署成API的形态对外提供服务，但是算法工程师并没有提供如何将一条数据转化特征向量的方法，他能拿到的是代码逻辑以及一些“中间元数据”。...pipeline对单条数据处理必须能够在毫秒级，同时需要保持数据预处理离线训练和online预测/流预测的一致性。...因为训练时的数据预处理和预测时的数据预处理本质是不同的，训练时的数据预处理只能针对批量数据，从中学习特征化的方式，而预测时的数据预处理更偏向于“利用训练时学到的经验仅仅进行计算”，这种天然不匹配带来的成本在于...，你需要针对pipeline里的每个模型的预测部分（包括数据预处理和算法模型）进行重新的实现，而无法复用之前批训练时的逻辑。...实际案例目前StreamingPro已经实现了一个案例，比如下面的代码通过SVM和随机深林实现了一个文本分类,特征工程用的是TfIdfInPlace算法： set traning_dir = "/tmp

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算法训练和模型部署如何避免多次重写数据预处理代码

前言前段时间，我们对接算法的工程师哭丧的和我说，模型生成后一般都要部署成API的形态对外提供服务，但是算法工程师并没有提供如何将一条数据转化特征向量的方法，他能拿到的是代码逻辑以及一些“中间元数据”。...2、pipeline对单条数据处理必须能够在毫秒级，同时需要保持数据预处理离线训练和online预测/流预测的一致性。...因为训练时的数据预处理和预测时的数据预处理本质是不同的，训练时的数据预处理只能针对批量数据，从中学习特征化的方式，而预测时的数据预处理更偏向于“利用训练时学到的经验仅仅进行计算”，这种天然不匹配带来的成本在于...，你需要针对pipeline里的每个模型的预测部分（包括数据预处理和算法模型）进行重新的实现，而无法复用之前批训练时的逻辑。...实际案例目前StreamingPro已经实现了一个案例，比如下面的代码通过SVM和随机深林实现了一个文本分类,特征工程用的是TfIdfInPlace算法： 1set traning_dir = "/

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机器学习特征系统在伴鱼的演进

整体架构如下图所示：特征管道包括流特征管道和批特征管道，它们分别消费流数据源和批数据源，对数据经过预处理加工成特征（这一步称为特征工程），并将特征写入特征仓库。...出于技术栈的一致考虑，流特征管道使用 Spark Structured Streaming 实现，和批特征管道一样跑在 YARN 集群上。...由于特征管道由大数据工程师而非算法工程师编写，复杂的数据预处理涉及更高的沟通成本，因此这些特征的预处理程度都比较轻量，更多的预处理被留到模型服务甚至模型内部进行，增大了模型推理的时延。...值得一提的是，管道在实现上均从 Spark 转为 Flink，和公司数据基础架构的发展保持一致。...那么，想让算法工程师自主编写特征管道，平台应该支持算法工程师使用 Python 和 SQL 编写特征管道，而不是让算法工程师去学 Java 和 Scala，或是把工作转手给大数据团队去做。

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【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(二)（论文教程代码书籍数据课程等）

《The Definitive Guide to Do Data Science for Good》 http://blog.datalook.io/definitive-guide-data-science-good...《Beginners Guide: Apache Spark Machine Learning Scenario With A Large Input Dataset》 http://fullstackml.com.../2015/10/29/beginners-guide-apache-spark-machine-learning-scenario-with-a-large-input-dataset/ 介绍:Spark...Guide to Natural Language Processing》 https://blog.monkeylearn.com/the-definitive-guide-to-natural-language-processing...Jordan两位大家首次联手发文，CAFFE和SPARK完美结合，分布式深度学习混搭模式！

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伴鱼：借助 Flink 完成机器学习特征系统的升级

整体架构如下图所示：特征管道包括流特征管道和批特征管道，它们分别消费流数据源和批数据源，对数据经过预处理加工成特征 (这一步称为特征工程)，并将特征写入特征仓库。...批特征管道使用 Spark 实现，由 DolphinScheduler 进行调度，跑在 YARN 集群上；出于技术栈的一致考虑，流特征管道使用 Spark Structured Streaming...由于特征管道由大数据工程师而非算法工程师编写，复杂的数据预处理涉及更高的沟通成本，因此这些特征的预处理程度都比较轻量，更多的预处理被留到模型服务甚至模型内部进行，增大了模型推理的时延。...值得一提的是，管道在实现上均从 Spark 转为 Flink，和公司数据基础架构的发展保持一致。特征系统 V2 的整体架构如下图所示： 1....特征源特征源存储从原始数据源加工形成的特征。值得强调的是，它同时还是连接算法工程师和 AI 平台工程师的桥梁。

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sklearn中的数据预处理和特征工程

特征工程与数据预处理全解析：基础技术和代码示例

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Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐）

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