Advanced Analytics with Spark #7 GraphX #2

共起ネットワーク：抽出語またはコードを用いて、出現パターンの似通ったものを線で結んだ図、すなわち共起関係を線（edge）で表したネットワークを描く機能ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

Advanced Analytics with Spark #7 GraphX #1

Advanced Analytics with Spark #7に入る。共起ネットワークの構築。ScaleによるXMLのハンドリングが含まれる。 —————&#

K-Means Clusteringに進む。 ————————————

Decision Treeに戻る。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

研究プロジェクトの関連で、ちょっと横道に逸れます。MLSTとeBURST Studyについて、復習を進めます。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー eBURST3のサイトhttp://eburst

Advanced Analytics with Spark Chap-04 に進もう。 —————————

大急ぎで、協調フィルタリングALSを動かしてみたが、もう少し中身のScalaコードを吟味してみよう。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー兎にも角にもAUC以下の部分が難解であ

２つ前のブログの続きだが、AUCの計算をspark-shellから行うようにする。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー Advanced Analytics

Advanced Analytics with Spark、協調フィルタリングの続き：前回のレコメンデーションの問題点は、すでにユーザーが再生したことのあるアーティストが選ばれている可能性があり、改善の余地があるとのこ

台風24号ヒット！　この莫大な破壊的エネルギーをプラス方向に利用できないのだろうか？こちらはとにかくSparkするということで、Advanced Analytics from Spark第二章：交互最小二乗法を用いた協