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spArk mlliB机器学习

spark mllib提供了一些机器学习算法的分布式实现; scikit-learn是python中的机器学习开源库,通过它可以轻松调用机器学习算法完成实际任务; keras是深度学习框架(比较高层); 那么可以看到,这三个东西各有侧重,没有哪一个可以代表未来主流...

当然可以。。设置spark为local就可以了

速度还是比较快的,不过精度没有串行的高,因为很多地方为了效率做了近似

Mahout是hadoop的一个机器学习库,主要的编程模型是MapReduce;Spark ML则是基于Spark的机器学习,Spark自身拥有MLlib作为机器学习库。现在Mahout已经停止接受新的MapReduce算法了,向Spark迁移。

可以的。python编写好的算法,或者扩展库的,比如sklearn都可以在spark上跑。直接使用spark的mllib也是可以的,大部分算法都有。

include#include#defineMAX100structaddr{charname[30];charstreet[40];charcity[20];charstate[3];unsignedlongintzip;}addr_list[MAX];voidinit_list(void);intmenu_select(void);voidenter(void);intfind_free(void);voiddeleted(void);voidl...

Mahout是hadoop的一个机器学习库,主要的编程模型是MapReduce;Spark ML则是基于Spark的机器学习,Spark自身拥有MLlib作为机器学习库。现在Mahout已经停止接受新的MapReduce算法了,向Spark迁移。

没有用过scikit这个包,不过很同意你所说的spark api限制多这个结论。很多我们习惯使用的参数或者用法在spark里都不好使了。但是我对于spark mllib的理解是他的算法是basic的,但是其中的散列化和网络吞吐量的考虑是亮点

machine learning library 机器学习库

没有用过scikit这个包,不过很同意你所说的spark api限制多这个结论。很多我们习惯使用的参数或者用法在spark里都不好使了。但是我对于spark mllib的理解是他的算法是basic的,但是其中的散列化和网络吞吐量的考虑是亮点

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