sparklyr包:实现Spark与R的接口
日前,Rstudio公司发布了sparklyr包。该包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端 筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法 可以创建一个扩展,用于调用Spark API。并为Spark的所有包集提供了一个接口 未来在RStudio I... 背景介绍
SparkR 和 Sparklyr 是两个基于Spark的R语言接口,通过简单的语法深度集成到R语言生态中。SparkR 由 Spark 社区维护,通过源码级别更新SparkR的最新功能,最初从2016年夏天的1.5版本开始支持,从使用上非常像Spark Native。Sparklyr 由 RStudio 社区维护,通过深度集成 RStudio 的方式,提供更易于扩展和使用的方法,更强调统计特性与机器学习,实现本地与分... 1什么是R语言?
R语言,顾名思义,它首先是一门计算机的编程语言,就跟传统的C语言,Java语言类似,但是,它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为,R语言天生为统计而生,所以,它做不到像C语言那般的普适,数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。 R语言天生为统计而生, 数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。 2为什么要学习R语言? 做... 当对真实世界数据建模进行回归分析时,我们观察到模型的方程很少是给出线性图的线性方程。 大多数情况下,现实世界数据模型的方程式涉及更高程度的数学函数,如3或sin函数的指数。 在这种情况下,模型的曲线给出了曲线而不是线性。线性和非线性回归的目标是调整模型参数的值以找到最接近您的数据的线或曲线。当找到这些值时,我们才能够准确估计响应变量。
多元(多重)回归是线性回归扩展到两个以上变量之间的关系。在简单的线性关系中,我们有一个预测因子和一个响应变量,但在多元回归中,可以有多个预测变量和一个响应变量。
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