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大数据分析:机器学习算法实现的演化

本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》 我将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解,既有来自文献中的,也有来自开源社区里的。首先,这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的机器学习和数据分析的工具,包括SAS,IBM的SPSS,Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。 第二代机器学习工具,包括Mahout,Pentaho,以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我称之为粗浅的分析。基于Hadoop之上进行的传统机器学习工具的规模化的尝试,包括Revolution Analytics的成果(RHadoop)以及Hadoop上的SAS,都可以归到第二代工具里面。 第三代工具,比如Spark, Twister,HaLoop,Hama以及GraphLab。它们可以对大数据进行深度的分析。传统供应商最近的一些尝试包括SAS的内存分析,也属于这一类。 第一代机器学习工具/范式 由于第一代工具拥有大量的机器学习算法,因此它们适合进行深度的分析。然而,由于可扩展性的限制,它们并不都能在大数据...

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1.6 机器学习工作流和Spark pipeline 在本节中,我们介绍机器学习工作流和Spark pipeline,然后讨论Spark pipeline作为机器学习计算工作流的优秀工具是如何发挥作用的。 学习完本节,读者将掌握这两个重要概念,并且为编程和实现机器学习工作流的Spark pipeline做好准备。 机器学习的工作流步骤 几乎所有的机器学习项目均涉及数据清洗、特征挖掘、模型估计、模型评估,然后是结果解释,这些都可以组织为循序渐进的工作流。这些工作流有时称为分析过程。 有些人甚至定义机器学习是将数据转化为可执行的洞察结果的工作流,有些人会在工作流中增加对业务的理解或问题的定义,以作为他们工作的出发点。 在数据挖掘领域,跨行业数据挖掘标准过程(CRISP-DM)是一个被广泛接受和采用的标准流程。许多标准机器学习的工作流都只是CRIS

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