如何处理与分类数据 spark-ml ,而不是 spark-mllib？
认为文档不是很清楚,似乎分类器例如RandomForestClassifier,LogisticRegression有一个featuresCol参数,它指定了特征列的名称DataFrame,以及一个labelCol参数,它指定了标记类的列的名称DataFrame.
显然我想在我的预测中使用多个功能,所以我尝试使用VectorAssembler将所有功能放在一个向量下featuresCol.
但是,VectorAssembler只接受数字类型,布尔类型和矢量类型(根据Spark网站),所以我不能在我的特征向量中添加字符串.
我该怎么办？
categorical-data apache-spark apache-spark-ml apache-spark-mllib
我在R命令行中输入以下内容:
install.packages("RecordLinkage")
我收到以下错误:
Warning in install.packages :
package ‘RecordLinkage’ is not available (for R version 3.1.0)
然而,我的一个同事在完全相同的R(3.1.0)版本上做了完全相同的事情并且它起作用了.此外,我已成功安装其他软件包.
知道为什么这不起作用吗？任何帮助将不胜感激.
我知道我的计算机上有Java 1.7和Python 2.7.如何查看我的C和C++版本？另外,我如何检查我正在使用的C/C++编译器？我正在运行OS X.
另外,不同版本的C/C++和C/C++的不同版本的编译器之间的关系是什么？每个编译器是否对应不同版本的C/C++？例如,gcc4-3,比如说只编译C++ 2014吗？