|
|
| （未显示同一用户的4个中间版本） |
| 第1行： |
第1行： |
| | ==准备工作== | | ==准备工作== |
| − | 导入项目到PyCharm
| + | *[[PyCharm导入项目]] |
| − | | |
| − | File -> Open
| |
| − | | |
| − | 配置编译环境
| |
| − | | |
| − | File ->Setting -> Project code -> Project Interpreter ,右边的齿轮 -> ADD
| |
| − | C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe
| |
| − | | |
| − | 安装程序所需的包
| |
| − | | |
| − | 在程序源文件中右击空白处 -> Run
| |
| − | 查看错误提示，看看缺少什么包
| |
| − | File ->Setting -> Project code -> Project Interpreter -> Package List 右边的+号，缺少什么包就安装什么包
| |
| | | | |
| | ==图像分割实验== | | ==图像分割实验== |
| 第22行： |
第9行： |
| | | | |
| | ==用户画像练习== | | ==用户画像练习== |
| − | | + | *[[用户画像练习]] |
| − | | |
| − | === 从京东那里爬取商品评论 ===
| |
| − | | |
| − | | |
| − | www.bejson.com
| |
| − | | |
| − | | |
| − | === 对评论进行中文分词、去停用词 ===
| |
| − | | |
| − | | |
| − | | |
| − | === 计算TF-IDF词频并应用K-均值聚类算法 ===
| |
| − | TF-IDF的全称是Term Frequency-Inverse Document Frequency，翻译过来就是“词频-逆文本频率”。TF容易理解，即一个文本中各个词出现的频率统计。IDF反映了一个词在所有文本中出现的频率，能够反映词语的重要性，举个例子来说明IDF，有如下语料：
| |
| − | | |
| − | <nowiki>corpus=["I come to China to travel",
| |
| − | "This is a car polupar in China",
| |
| − | "I love tea and Apple ",
| |
| − | "The work is to write some papers in science"]</nowiki>
| |
| − | | |
| − | 上面的4个文本中几乎都出现了to、is、and，词频虽然高，但是重要性却没有China、Apple高。所以，若一个词出现在很多文本中，它的IDF值应当低，若一个词出现在比较少的文本中，它的IDF应当高。最后的TF-IDF值等于TF与IDF相乘。总的来说，TF-IDF就是从两个方面对文本中的词进行加权：①词在当前文本中出现的次数；②总文本数包含词的数目。
| |
| − | | |
| − | 具体实现方法：为每一行建立一个10000个元素的数组，以统计每个词出现的次数
| |
| − | | |
| | | | |
| | ==使用Spark MLlib协同过滤算法基于用户评分推荐电影== | | ==使用Spark MLlib协同过滤算法基于用户评分推荐电影== |
| − | ===安装SPARK、Hadoop===
| + | *[[基于用户评分推荐电影]] |
| − | | |
| − | <nowiki>1、安装JAVA1.8 cmd中 java -version查看java版本
| |
| − | | |
| − | 2、下载并安装spark 2.3.1
| |
| − | https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.3.1/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
| |
| − | 环境变量
| |
| − | SPARK_HOME = F:\spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
| |
| − | Path添加 %SPARK_HOME%/bin
| |
| − | | |
| − | 3、下载并安装hadoop
| |
| − | https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.6/
| |
| − | 环境变量
| |
| − | HADOOP_HOME = F:\hadoop-2.7.6\hadoop-2.7.6
| |
| − | Path添加 %HADOOP_HOME%/bin
| |
| − | | |
| − | 4、pip install py4j
| |
| − | | |
| − | 5、Pycharm => Run => Edit Configurations => Environment Variables => SPARK_HOME = F:\spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
| |
| − | HADOOP_HOME = F:\hadoop-2.7.6\hadoop-2.7.6
| |
| − | | |
| − | 6、复制F:\spark-2.3.1-bin-hadoop2.7\spark-2.3.1-bin-hadoop2.7\python\pyspark 到C:\Python36\Lib\site-packages中
| |
| − | | |
| − | 7、将winutils.exe复制到F:\hadoop-2.7.6\hadoop-2.7.6\bin下</nowiki>
| |
| − | | |
| − | ==在linux 上运行第5章程序==
| |
| − | 运行命令： spark/bin/spark-submit sercret/spark-movieLens/movielens_als_recommendation.py sercret/spark-movieLens/ml-latest-small
| |
