【機械学習】iPython NotebookでSparkを起動させてMLlibを試す - Qiita
SparkをiPython Notebook(Jupyter)で動作させ、MLlibを動かしてみるテストです。クラスタリング（KMeans）、分類:Classification（SVM, ロジスティック回帰, Random Forest）をirisデータで試しました。 環境 OS: Mac OSX Yosemite 10.10.3 Spark: spark-1.5.0-bin-hadoop2.6 Python: 2.7.10 |Anaconda 2.2.0 (x86_64)| (default, May 28 2015, 17:04:42) 本稿では上記の環境で行ったものを記載していますので、他の環境では設定が異なる場合もあるかと思いますのでご注意ください。 #1. Sparkバイナリのダウンロード&配置 http://spark.apache.org/downloads.html から
pyspark.ml package — PySpark 2.1.0 documentation
ML Pipeline APIs¶ DataFrame-based machine learning APIs to let users quickly assemble and configure practical machine learning pipelines. class pyspark.ml.Transformer¶ Abstract class for transformers that transform one dataset into another. copy(extra=None)¶ Creates a copy of this instance with the same uid and some extra params. The default implementation creates a shallow copy using copy.copy(),
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pyspark.ml package — PySpark 3.0.1 documentation
