在python环境中,pyspark是处理大数据和进行分布式计算的重要工具。通过pyspark,可以利用Spark的强大功能进行机器学习模型的训练。使用Pipline,可以将数据处理和模型训练步骤串联起来,实现流程的自动化和简化。通过调整Pipline中的参数,可以优化模型的性能,从而提高预测的准确性。
pyspark模型训练机制及Pipline使用
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相关性表现:
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灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关,与视电阻率呈负相关。
原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关,与自然电位和自然伽马呈正相关。
相关性成因:
煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。
应用:
通过多元统计模型,利用测井曲线预测原煤工业分析指标,服务于煤炭与煤层气勘探开发。
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如需在 ACL18 和 KDD17 数据集上运行 Adv-ALSTM、ALSTM 和 LSTM 模型,请执行超参数文件中提供的命令。
使用本代码时,请引用以下论文:
@article{feng2019enhancing,title={Enhancing Stock Movement Prediction with Adversarial Training},autho
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