【Spark Summit East 2017】将Apache Spark MLlib扩展至十亿级别的参数-低调大师

【Spark Summit East 2017】将Apache Spark MLlib扩展至十亿级别的参数

2017-02-19 642

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本讲义出自Yanbo Liang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了为了应对像广告点击率预测和神经网络这样的应用程序需要从大量的数据中获取数十亿参数的挑战而研发的MLlib自由向量L-BFGS，它能解决Spark SQL框架中训练集经常产生的数十亿参数问题，演讲中展示了通过自由向量L-BFGS进行逻辑回归来满足真实世界的数据集和需求，并分享了如何将这种方法用于其他的机器学习算法。

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【Spark Summit East 2017】Spark 2.0机器学习大规模实践经验

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Berni Schiefer在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了关于Spark 2.0进行大规模机器学习的实际经验，而Berni Schiefer所使用的测试平台不同于典型的Hadoop集群而是为了实现更高的性能而采用了全新的集群设计，使用更多的核心、RAM以及最新的SSD以及100GbE。

2017-02-20

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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Stefan Panayotov与Michael Zargham 在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了在Stefan Panayotov和团队使用Spark进行带有高维度标签的机器学习的过程中使用到的工具，遇到的障碍以及围绕使用Databricks尝试构建用于预测不同电视节目的收视率以及人口统计数据的客户机器学习模型所做的工作。

2017-02-20

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