Apache Spark机器学习.1.3　机器学习算法-低调大师

Apache Spark机器学习.1.3　机器学习算法

2017-05-01 641

1.3　机器学习算法

本节将回顾机器学习所需的算法，介绍机器学习库，包括Spark的MLlib和IBM的SystemML，然后讨论它们与Spark的集成。

阅读本节之后，读者将会熟悉包括Spark MLlib在内的各种机器学习库，知道如何利用它们进行机器学习。

为完成机器学习项目，数据科学家经常使用机器学习工具（如R语言或MATLAB）上的一些成熟分类或回归算法开发和评估预测模型。要完成一个机器学习项目，除了数据集和计算平台，这些机器学习算法库也是十分必要的。

例如，R语言提供了专业人员使用的各类算法，所以得到了广泛流行和深入使用。R语言有1000多个程序包，数据科学家可能不需要全部的程序包，但需要几个关键的程序包：

数据加载：使用RODBC或RMySQL

数据操作：使用stringr或lubridate

数据可视化：使用ggplot2或lea

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《HBase实战》一2.9　小结

本节书摘来异步社区《HBase实战》一书中的第2章，第2.9节，作者：【美】Nick Dimiduk , Amandeep Khurana 译者：谢磊责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.9　小结 HBase实战为了避免漏掉学习内容，这里快速概括一下本章讲过的内容。 HBase是一种专门为半结构化数据（semistructured）和水平可扩展性（horizontal scalability）设计的数据库。它把数据存储在表里。在表里，数据按照一个四维坐标系统来组织：行键、列族、列限定符和时间版本。HBase是无模式数据库，只需要提前定义列族。它也是无类型数据库，把所有数据不加解释地按照字节数组存储。有5个基本命令用来访问HBase中的数据，即Get、Put、Delete、Scan和Increment。基于非行键值查询HBase的唯一办法是通过带过滤器的扫描。 HBase不是一个ACID兼容数据库{[ HBase的ACID语义在HBase用户手册里有介绍：http://HBase.apache.org/acid-semantics.html。]}...

2017-05-02

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2017-05-02

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