MLlib是Spark的机器学习(ML)库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。在高层次上,它具备了现代人工智能的以下特征: ML算法:常见的学习算法,目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤 表征:特征提取、变换、降维和选择; 管道:用于构建、评估和调整最大似然管道的工具; 持久性:...
• PMML model export(PMML模型) • Optimization (developer)(优化算法) o stochastic gradient descent(随机梯度下降法) o limited-memory BFGS (L-BFGS)(拟牛顿算法)
百度试题 结果1 题目Spark MLlib支持()常见机器学习问题的算法 。 A. 六种 B. 三种 C. 一种 D. 四种 相关知识点: 试题来源: 解析 D
SparkMLlib主要提供了哪几个方面的工具: A、算法工具 B、特征化工具 C、流水线 D、实用工具 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 专利申请提交时,相关的数据是发明人自己发表在在期刊上吧,不影响新颖性。 A.正确 B.错误 点击查看答案进入小程序搜题 依据RB/T214-2017《检验检测机构资质认定能力评...
mllib是spark core之上的算法库,包含了丰富的机器学习的一系列算法。你可以通过简单的API来构建算法模型,然后利用模型来进行预测分析推荐之类的。 它包含了一些工具,如: 1)算法工具:分类、回归、聚类、协同等 2)特征化工具:特征提取、转换、降维、选择等 ...
回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库、矩阵库和向量库; 算法库:包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法; 实用程序:包括测试数据的生成、外部数据的读入等功能。
百度试题 结果1 题目Spark MLlib主要提供了哪几个方面的工具:( ) A. 算法工具 B. 特征化工具 C. 流水线 D. 实用工具 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
Spark MLlib转而提供基于DataFrame API的原因有以下3点。 使用DataFrame可以享受到Spark 2.x带来的性能优化,以及跨语言的统一API。 DataFrame易于使用ML Pipelines特性,这在特征转换方面尤其有用,其中Spark ML Pipelines会在下一节介绍。 ML提供了一套跨语言以及跨机器学习算法的API。
回归算法:MLlib支持线性回归、岭回归、Lasso回归等回归算法。这些算法可以用于预测连续型标签的值。 聚类算法:MLlib提供了多种聚类算法,如K均值聚类、高斯混合模型等。这些算法可以将数据集划分为不同的簇,每个簇包含相似的数据点。 推荐算法:MLlib支持协同过滤算法,如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤等。这些...