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Fregata 机器学习算法库开源:快速,无需调参

一. 大规模机器学习的挑战 随着互联网,移动互联网的兴起,可以获取的数据变得越来越多,也越来越丰富。数据资源的丰富,给机器学习带来了越来越多,越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告,推荐系统这些价值上千亿美元的应用中起到的作用越来越大,创造的价值也越来越大。但是越来越大的数据规模也给机器学习带来了很多挑战。 最大的挑战就是庞大的数据量使得对计算资源的需求也急剧增长。首先经典的机器学习算法其计算量基本上都是与训练数据条数或者特征数量呈二次方甚至是三次方关系的[1]。即是说数据量或者特征数每翻一倍,则计算量就要增加到原来的四倍,甚至是八倍。这样的计算量增长是十分可怕的,即使是采用可扩展的计算机集群一难以满足这样的计算量增长。好在对于很多依赖于凸优化方法的算法,可以采用随机梯度下降方法,将计算量的增长降到基本与数据量和特征数呈线性关系。但是,大规模机器学习在计算上依然有三个比较大的困难。 第一,因为几乎所有的机器学习算法都需要多次扫描数据,对于大规模数据无论在什么平台上,如果不能全部存储在内存中,就需要反复从磁盘存储系统中读取数据,带来巨大的IO开销。在很多情况下,IO开销占到整个训练...

推荐开源软件 —— Tachyon 分布式存储系统

Alluxio 原名 tachyon。 Alluxio 是一个高容错的分布式文件系统,允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享,类似Spark和 MapReduce。通过利用lineage信息,积极地使用内存,Alluxio的吞吐量要比HDFS高300多倍。Alluxio都是在内存中处理缓存文件,并且让不同的 Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件。 特性: 类 Java 的文件 API 兼容性:实现 Hadoop 文件系统接口 可插入式的底层文件系统 内建 Raw 原生表的支持 基于 Web 的 UI 提供命令行接口 Alluxio 架构: https://yqfile.alicdn.com/b5b264f68bef39f3995683ccdb8a28f1a3a6a0e8.png " > 与 HDFS 的比较: Hadoop足够快吗?美国加州大学伯克利分校的AMPLab基于Hadoop的核心组件开发出一个更快的版本Alluxio。AMPLab从底层重建了Hadoop平台,“没有最快,只有更快”。 AMPLab在大数据领域最知名的产品是Spark,它是...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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