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2025年2月1日

摘要: 分类模型实验与结果分析学习目标:完成分类模型实验并分析结果。学习如何评估分类模型的性能。学习内容:运行分类模型代码,观察预测结果。分析模型性能,评估分类效果。学习如何调整模型参数以提高性能。 import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassifica 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:26 南笙西瓜 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 超参数调优基础学习目标:理解超参数调优的基本原理和应用场景。学习如何在 Spark MLlib 中使用 CrossValidator 进行超参数调优。学习内容:学习超参数调优的基本原理。使用 CrossValidator 确定最优的主成分数目和分类器参数。对 Test 数据集进行验证,评估调优后的模 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:26 南笙西瓜 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第十一天:完成查重任务 上学期大数据有一个期末作业在做一遍。 实验目的:明确实验的目标和意义。实验内容:详细描述实验过程和代码实现。实验结果:展示实验的输出结果。实验总结:总结实验过程中的收获和不足. (一)编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:25 南笙西瓜 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第十二天:Spark 环境配置与基础学习目标:熟悉 Spark 环境,完成基本配置。学习内容:配置 Spark 和 Scala 环境。启动 Spark Shell,测试环境是否正常运行。学习如何在 Scala 中操作 RDD 和 DataFrame。 spark-shellval data = sc 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:25 南笙西瓜 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 主成分分析(PCA)基础学习目标:理解 PCA 的原理和应用场景。学习如何在 Spark MLlib 中使用 PCA。学习内容:学习 PCA 的基本原理。使用 Spark MLlib 中的 PCA 对数据进行降维。设置主成分数目为 3,将特征向量投影到低维空间。学习如何可视化 PCA 结果。 imp 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:25 南笙西瓜 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第七天:计算级数实验学习任务学习如何通过脚本方式编写 Scala 程序。实现计算级数的程序,计算并输出级数的前 n 项之和 Sn,直到 Sn 大于等于输入的 q。学习内容脚本编写:使用 object 定义主程序。接收键盘输入。级数计算:使用循环和条件语句实现级数计算。代码示例 import scal 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:24 南笙西瓜 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第八天:模拟图形绘制实验学习任务学习如何定义抽象类和抽象方法。实现 Shape 抽象类,包含 moveTo 和 zoom 方法。实现 Line 类和 Circle 类,继承 Shape 并混入 Drawable 特质。重载 draw 方法,实现图形的绘制。学习内容抽象类和抽象方法:定义抽象类和抽象方 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:24 南笙西瓜 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第九天:函数式编程基础学习任务学习函数式编程的基本概念,包括匿名函数、高阶函数和不可变数据。使用函数式编程方式处理数据,练习 map、filter 和 reduce 等方法。学习内容函数式编程基础:匿名函数:x => x * 2。高阶函数:map、filter、reduce。不可变数据:val 和不 阅读全文
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摘要: 第十天:学生成绩统计实验学习任务学习如何读取文件数据并解析为 Scala 数据结构。使用函数式编程方式统计学生成绩,包括平均值、最小值和最大值。按性别分组统计成绩。学习内容文件读取:使用 scala.io.Source 读取文件。数据解析:解析文件内容为 List 或 Array。成绩统计:使用函数 阅读全文
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摘要: 数据导入与预处理学习目标:掌握如何从文件中导入数据并转化为 DataFrame。学习如何处理数据集中的缺失值和类别型变量。学习内容:下载 Adult 数据集。使用 Scala 代码从文件中读取数据并转化为 DataFrame。处理数据集中的缺失值和类别型变量。学习如何使用 Spark SQL 对 D 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:24 南笙西瓜 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
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