【Spark Summit East 2017】使用Spark进行带有高维度标签的机器学习-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark进行带有高维度标签的机器学习

2017-02-19 686

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。

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

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。

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Nathan Stephens在Spark Summit East 2017上的演讲，Sparklyr是一个让你在Spark中进行数据分析就像在R开发环境下进行数据分析的R语言包，Sparklyr 支持处理数据帧对象的常用工具dplyr的完整后端，你可以使用dplyr将R代码翻译成Spark SQL，Sparklyr还支持MLlib，所以你可以在分布式数据集上运行分类器以及回归、聚类、决策树等机器学习算法，讲义中演示了如何使用Sparklyr和Rsparkling分析数据。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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