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随需应变网络研讨会和常见问题解答:apachespark MLlib 2.x:将ML工作负载迁移到数据帧

上周,我们举办了一个在线研讨会,apachespark MLlib 2.x:将ML工作负载迁移到DataFrames,以演示您可以轻松地将基于MLlib RDD的工作负载迁移到基于Spark 2.x MLlib DataFrame的api,从而获得更简单的api、性能和持久性的所有好处。结合演示和演示,我们讨论了将工作负载从RDD迁移到数据帧,展示了ML持久性如何跨语言保存和加载模型,并共享了前面的路线图。现在可以按需访问网络研讨会,您可以随意查看网络研讨会,通过"附件"选项卡下载演示幻灯片,还可以访问演示如何将ML工作负载从RDD迁移到DataFrame的两个笔记本。此外,我们还回答了以下网络研讨会与会者提出的许多问题。如果您有其他或相关的问题,请访问Databricks论坛或新的文档资源。常见网络研讨会问答单击问题以查看答案。你能解释一下(a)mllib与ml,和(b)DataFrames与dataset之间的区别吗?大多数基于管道/数据帧的特性(标记器)也已经在1.6中提供。mllib2.0中的关键/真正的新事物是什么?旧的ML特征向量和新的ML特征向量有什么区别?转换的作用是什么?我们需要在新的API中考虑数据规范化吗?e、 g.,z分数?我们能期待在sparkml/MLlib中实现k-最近邻吗?你能举几个例子在模型验证期间使用参数矩阵吗?我可以从mllib pyspark保存模型并在scala中加载模型吗?加州大学伯克利分校/edX/Databricks类是否会被修改以反映这些火花.ml修改?所以火花.mllib是基于RDD的和新的火花.ml是否基于数据帧?什么样的ML算法可以从wongton/Catalyst(一旦ML被移植到SparkSQL上)中受益,只会受益于内存重的算法还是通信量大的算法?E、 我们看到RandomForest比当地的sklearn同行慢100倍。虽然这种ML持久性很好,但是您是否遇到命名冲突?i、 例如,当前环境中的变量/数据帧是否与加载管道中的变量/df同名?你能分享一个在不同语言之间共享管道的快速例子吗?我可以从mllib pyspark保存模型并在scala中加载模型吗?Databricks笔记本允许我们试验流建模算法吗?从1.6到2.x变化很大吗?Spark R API是否提供Random Forest软件包?特征向量长度的上限是多少,比如k均值?还是有限制?以上演示源代码是否公开?udf转换数据集将通过催化剂或钨进行优化吗?Spark数据集是否正在取代数据帧?ML会在数据集上运行吗?阅读更多获取演示幻灯片:apachesparkmllib2.x:将ML工作负载迁移到数据帧获取notebook-1:使用潜在Dirichlet分配的主题建模–使用RDDs的Spark 1.6获取notebook-2:使用潜在Dirichlet分配的主题建模-带数据帧的Spark 2.0如果你想免费访问Databricks,今天就可以报名参加为期14天的免费试用。免费试用Databricks。今天就开始吧