【Spark Summit East 2017】可扩展性机器学习的特征哈希-低调大师

【Spark Summit East 2017】可扩展性机器学习的特征哈希

2017-02-18 760

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本讲义出自Nick Pentreath在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了特征哈希是用于处理高维特性的一个功能强大的机器学习技术，特征哈希快速、简单、并且节约内存，而且适合在线学习场景，演讲中分享了特征哈希的基本功能，以及如何使用特征哈希在机器学习中的所有功能类型，并介绍了一个在Spark ML管道中使用的更加灵活和强大的转化器。

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【Spark Summit East 2017】BigDL：Spark上的分布式深度学习库

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark构建大数据平台的分布式的深度学习框架，其结合了“高性能计算”和“大数据”的架构，为Spark上的深度学习功能提供本地支持，演讲中还分享了用户通过BigDL构建的深度学习的应用程序，BigDL允许开发者使用大数据平台进行统一数据存储、数据处理和挖掘、机器学习以及深度学习等。

2017-02-19

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Debasish Das在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了对于LuceneDAO进行的扩展，允许其从文档术语的观点来使用时间戳进行搜索和时间过滤，演讲中展示了对于一整套查询生成的API，核心观点是通过理解如何使得 Lucene能够意识到在Spark中时间意识是非常重要的，进而构建交互式分析查询处理和时间序列预测算法。

2017-02-19

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