Машинное обучение в Spark (MLlib)
PySpark для аналитикаТема 7. ML в Spark
Когда нужен MLlib, что есть. Pipeline, fit/transform, CrossValidator. VectorAssembler, StringIndexer, OneHotEncoder. Distributed inference через Pandas UDF. Реальный churn-кейс банка.
О разделе «Тема 7. ML в Spark»
MLlib для аналитика: классификация, регрессия, кластеризация, рекомендации. Pipeline, CrossValidator, distributed inference.
Ключевые темы: MLlib, Pipeline, GBTClassifier, CrossValidator, VectorAssembler.
Обновлено:
Полный разбор темы «Машинное обучение в Spark (MLlib)» — в Pro
В Pro-подписке по этому конспекту получите:
- Формулы с пошаговым разбором (LaTeX)
- Примеры Python-кода с выводом и комментариями
- Интерактивные визуализации для понимания теории
- Частые вопросы с реальных собеседований по теме «Тема 7. ML в Spark»
- Чеклист: что точно спросят на собесе аналитика
Открыть все 390+ конспектов →