Apache Spark机器学习3.1　Spark整体视图-低调大师

Apache Spark机器学习3.1　Spark整体视图

2017-05-01 577

摘要

基于Spark的整体视图

通过第1章，我们建立起了Spark系统，根据第2章的内容，我们完成了数据准备。现在将进入Spark系统应用的新阶段：从数据中获得洞见。

根据Gartner等机构的研究结果，许多公司仅仅是因为缺乏其商业的整体视图而损失了大量的价值。本章我们将回顾机器学习的方法和获得商业整体视图的步骤，然后讨论Spark如何简单、快速地进行相关计算，同时通过一个实例，循序渐进地展示使用Spark从数据到整体视图的开发过程。

Spark整体视图

整体视图的方法

特征准备

模型估计

模型评估

结果解释

部署

3.1　Spark整体视图

Spark能够快速处理大量的数据，易于开发复杂的计算，因此，非常适合机器学习项目，例如获得商业的整体视图。本节，我们首先介绍一个真实的商业案例，然后讨论在Spark上完成项目的准备工作。

3.1.1　例子

IFS公司销

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Apache Spark机器学习2.7　复用性和自动化

2.7　复用性和自动化本节我们将讨论数据集组织方法、预处理工作流方法，然后使用Apache Spark pipeline模型进行表示，并实现工作流。然后，我们将评估数据预处理的自动化解决方案。学完本节，我们应能够使用Spark pipeline模型来表示和实现数据集预处理工作流，理解一些基于Apache Spark的自动化解决方案。 2.7.1　数据集预处理工作流数据准备工作是从数据清洗到标识匹配，再由数据重组到特征提取，能以某种形式进行组织，反映了一步一步开展机器学习数据集准备的有序过程。换言之，所有的数据准备工作可以被组织为一个工作流程。为工作流组织数据清理可以帮助实现复用性工作和自动化，对于机器学习从业者而言极具价值，这是因为机器学习从业者和数据科学家往往要花费工作时间的80%用于数据清洗和预处理。在大多数机器学习项目中，包括

2017-05-02

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我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有感知能力的）算法并不断地大量获取认知结果。我也读到过像百战天龙那样的数据科学家黑客，他们可以通过将他们周围有的任意原始材料拼凑出数据产品来拯救世界。我的团队创建的数据产品并没有重要到可以评价大型的企业级基础设施。只是我觉得，投资超高效的自动化以及产品控制是不值得的。另一方面，我们的数据产品影响了企业中的重要决策，并且我们的努力是可测量，这一点十分重要。我们负担不起总是将所有的事情人为来做，但我们也需要高效的方法来为成千上万的人们共享结果。现实中大部分还是 “常规”的数据科学家。我们比黑客们更有组织但是并不需要一个超级英雄般的数据科学老巢。我们一组人聚在一起进行思维碰撞，我们在此对

2017-05-02

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