寒假学习7
厦门大学林子雨,赖永炫,陶继平 编著
《Spark 编程基础(Scala 版)》
教材配套
机房上机实验指南
实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
(版本号:2018 年 7 月 19 日版本)
(题目)
主讲教师:林子雨
厦门大学数据库实验室
二零一八年七月
目录
一、实验目的...................................................................................................................................1
二、实验平台...................................................................................................................................1
三、实验内容和要求.......................................................................................................................1
1.数据导入................................................................................................................................1
2.进行主成分分析(PCA)....................................................................................................2
3.训练分类模型并预测居民收入............................................................................................2
4.超参数调优............................................................................................................................2
四、实验报告...................................................................................................................................2
附录 1:任课教师介绍 ......................................................................................................................2
附录 2:课程教材介绍....................................................................................................................3
附录 3:高校大数据课程公共服务平台介绍................................................................................4
主讲教师:林子雨
http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
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厦门大学林子雨,赖永炫,陶继平 编著《Spark 编程基础(Scala 版)》 教材配套机房上机实验指南
实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
厦门大学林子雨,赖永炫,陶继平 编著
《Spark 编程基础(Scala 版)》
第 8 章 Spark MLlib
教材配套机房上机实验指南
实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
(题目)
E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn 个人主页:http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
一、实验目的
(1)通过实验掌握基本的 MLLib 编程方法;
(2)掌握用 MLLib 解决一些常见的数据分析问题,包括数据导入、成分分析和分类和
预测等。
二、实验平台
操作系统:Ubuntu16.04
JDK 版本:1.7 或以上版本
Spark 版本:2.1.0
数据集:下载 Adult 数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult),该数据集也可以
直接到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载。数据从美国 1994 年人口普查数据
库抽取而来,可用来预测居民收入是否超过 50K$/year。该数据集类变量为年收入是否超过
50k$,属性变量包含年龄、工种、学历、职业、人种等重要信息,值得一提的是,14 个属
性变量中有 7 个类别型变量。
三、实验内容和要求
1.数据导入
从文件中导入数据,并转化为 DataFrame。
主讲教师:林子雨
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实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
2.进行主成分分析(PCA)
对 6 个连续型的数值型变量进行主成分分析。PCA(主成分分析)是通过正交变换把一
组相关变量的观测值转化成一组线性无关的变量值,即主成分的一种方法。PCA 通过使用
主成分把特征向量投影到低维空间,实现对特征向量的降维。请通过 setK()方法将主成分数
量设置为 3,把连续型的特征向量转化成一个 3 维的主成分。
3.训练分类模型并预测居民收入
在主成分分析的基础上,采用逻辑斯蒂回归,或者决策树模型预测居民收入是否超过
50K;对 Test 数据集进行验证。
4.超参数调优
利用 CrossValidator 确定最优的参数,包括最优主成分 PCA 的维数、分类器自身的参数
等。
四、实验报告
《Spark 编程基础》实验报告
题目:
姓名:
日期:
实验环境:
实验内容与完成情况:
出现的问题:
解决方案(列出遇到的问题和解决办法,列出没有解决的问题):
附录 1:任课教师介绍
主讲教师:林子雨
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厦门大学林子雨,赖永炫,陶继平 编著《Spark 编程基础(Scala 版)》 教材配套机房上机实验指南
实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
林子雨(1978-),男,博士,厦门大学计算机科学系助理教授,主要研究领域为
数据库,数据仓库,数据挖掘,大数据
主讲课程:《大数据处理技术》
办公地点:厦门大学海韵园科研 2 号楼
E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn
个人主页:http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
数据库实验室网站:http://dblab.xmu.edu.cn
附录 2:课程教材介绍
林子雨、赖永炫、陶继平编著《Spark 编程基础(Scala 版)》
人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-48816-9 定价:49.80 元
厦门大学林子雨、赖永炫和陶继平老师编著《Spark 编程基础》,以 Scala 作为开发 Spark
应用程序的编程语言,系统介绍了 Spark 编程的基础知识。全书共 8 章,内容包括大数据技
术概述、Scala 语言基础、Spark 的设计与运行原理、Spark 环境搭建和使用方法、RDD 编程、
Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操
作,以便读者更好地学习和掌握 Spark 编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源,
包括讲义 PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。
本书可以作为高等院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术等专业的进阶级大数
据课程教材,用于指导 Spark 编程实践,也可供相关技术人员参考。
欢迎访问《Spark 编程基础》教材官方网站:http://dblab.xmu.edu.cn/post/spark/
主讲教师:林子雨
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厦门大学林子雨,赖永炫,陶继平 编著《Spark 编程基础(Scala 版)》 教材配套机房上机实验指南
实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践
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附录 3:高校大数据课程公共服务平台介绍
高校大数据课程公共服务平台,由中国高校首个“数字教师”的提出者和建设者——林
子雨老师发起,由厦门大学数据库实验室全力打造,由厦门大学云计算与大数据研究中心、
海峡云计算与大数据应用研究中心携手共建。这是国内第一个服务于高校大数据课程建设的
公共服务平台,旨在促进国内高校大数据课程体系建设,提高大数据课程教学水平,降低大
数据课程学习门槛,提升学生课程学习效果。平台服务对象涵盖高校、教师和学生。平台为
高校开设大数据课程提供全流程辅助,为教师开展教学工作提供一站式服务,为学生学习大
数据课程提供全方位辅导。平台重点打造“11 个 1 工程”,即 1 本教材(含官网)、1 个教师
服务站、1 个学生服务站、1 个公益项目、1 堂巡讲公开课、1 个示范班级、1 门在线课程、
1 个交流群(QQ 群、微信群)、1 个保障团队、1 个培训基地和 1 个实验平台。目前平台每
年访问量已经超过 100 万次,成为国内高校大数据教学知名品牌。
平台主页:http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching-platform/
扫一扫访问平台主页
主讲教师:林子雨
http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
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