spark 怎么把rdd存储为libsvm格式的数据
2024-05-19 01:00
1. spark 怎么把rdd存储为libsvm格式的数据
一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”. RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel.由此可见,其中有两个关键词：fault-to...
2. 如何在spark上实现非线性svm
数据挖掘算法都是可以用于大数据挖掘，大数据简单来说只是说明数据量很大，一般指TB级别以上的，一台服务器无法处理，需要分布式系统来处理。 其中，数据挖掘经典十大算法为：C4.5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART。 常见的分布式计算有Hadoop Spark等，如果要实时计算的，一般用Storm什么的。 用spark做kmeans算法的例子,里边导入的数据总是有sample_linear_regression_data.txt sample_svm_data。
3. 基于Spark如何实现SVM算法
理论上是可以的。 libsvm是c/c++的动态库.so文件，hadoop是java程序，需要使用到jni调用。由于hadoop中mapreduce，或者spark都是分布式处理的，所以每一台服务器上都需要安装libsvm，并且安装目录相同，这样在指定加载时，就能使用了。 可以看出，这种方式会比较费时，建议还是用回java的svm库吧~
4. spark mllib svm训练好的模型参数怎么使用
不是生成DLL之类的，直接在C++里建立SVM？那和在matlab里建有什么区别？
5. 如何在spark上实现非线性svm
线性的话，SVM得到超平面就是直线或平面
6. 如何在spark上实现非线性svm
线性的话，SVM得到超平面就是直线或平面，非线性的话通过核函数将其隐射到高维空间，在高维空间非线性问题转化为线性问题。
7. spark 怎么读pmml文件
Apache Spark 本身 1.MLlib AMPLab Spark最初诞生于伯克利 AMPLab实验室，如今依然还是AMPLab所致力的项目，尽管这些不处于Apache Spark Foundation中，但是依然在你日常的github项目中享有相当的地位。 ML Base Spark本身的MLLib位于三层ML Base中的最底层，MLI位于中间层，ML Optimizer则处于最为抽象的顶层。 2.MLI 3.ML Optimizer (又称 Ghostface) Ghostware这个项目在2014年就开始进行了，不过从未对外公布。在这39个机器学习库中，这是唯一一个雾件，之所以能囊括在这列表中，全凭着AMPLab与ML Base的地位支撑。 ML Base之外 4.Splash 这是近期2015年6月的一个项目，在运行随机梯度下降（SGD）时这套随机学习算法声称在性能上比Spark MLib中快了25%-75%。这是AMPLab实验室的sp标记项目，因此值得我们去阅读。 5.Keystone ML KML将端到端的机器学习管道引进到了Spark中，但在近期Spark版本中管道已经趋于成熟。同样也承诺具有一些计算机视觉能力，我曾经在博客中也提到过这也存在一些局限。 6.Velox 作为一个服务器专门负责管理大量机器学习模型的收集。 7.CoCoA 通过优化通信模式与shuffles来实现更快的机器学习，详情可见这篇论文的描述《高效通信分布式双坐标上升》。 框架 GPU-based 8.DeepLearning4j 我曾经的一则博客有进行说明 《DeepLearning4J 增加了Spark gpu的支持》。 9.Elephas 全新的概念，这也是我写这篇博客的初衷。它提供了一个接口给Keras。 Non-GPU-based 10.DistML 模式并行下而并非数据并行的参数服务器（正如 Spark MLib）。 11.Aerosolve 来自Airbnb，用于他们自动化定价。 12. Zen 逻辑斯谛回归、隐含狄利克雷分布（LDA）、因子分解机、神经网络、受限玻尔兹曼机。 13.Distributed Data Frame 与Spark DataFrame类似，但是引擎是不可知的（例如在未来它将运行在引擎上而不是Spark）。其中包括了交叉验证和外部机器学习库的接口。 其他机器学习系统的接口 14. spark-corenlp 封装了斯坦福CoreNLP。 15. Sparkit-learn 给Python Scikit-learn的接口。 16. Sparkling Water 给 的接口。 17. hivemall-spark 封装了Hivemall,，在Hive中的机器学习。 18. spark-pmml-exporter-validator 可导出预测模型标记语言（PMML），一种用于传递机器学习模型的行业标准的XML格式。 附加组件：增强MLlib中现有的算法。 19. MLlib-dropout 为Spark MLLib 增加dropout能力。基于以下这篇论文进行的实现，《Dropout：一个简单的方法来防止神经网络中的过拟合》。 20.generalized-kmeans-clustering 为K-Means算法增加任意距离函数。 21. spark-ml-streaming 可视化的流式机器学习算法内置于Spark MLlib。 算法 监督学习 22. spark-libFM 因子分解机。 23. ScalaNetwork 递归神经网络（RNNs）。 24. dissolve-struct 基于上文中提到的高性能Spark通信框架CoCoA下的支持向量机（SVM）。 25. Sparkling Ferns 基于以下这篇论文进行的实现，《通过使用随机森林与随机蕨算法的图像分类技术》。 26. streaming-matrix-factorization 矩阵分解推荐系统。
8. Spark 怎么读文件名
Apache Spark 本身 1.MLlib AMPLab Spark最初诞生于伯克利 AMPLab实验室，如今依然还是AMPLab所致力的项目，尽管这些不处于Apache Spark Foundation中，但是依然在你日常的github项目中享有相当的地位。 ML Base Spark本身的MLLib位于三层ML Base中的最底层，MLI位于中间层，ML Optimizer则处于最为抽象的顶层。 2.MLI 3.ML Optimizer (又称 Ghostface) Ghostware这个项目在2014年就开始进行了，不过从未对外公布。在这39个机器学习库中，这是唯一一个雾件，之所以能囊括在这列表中，全凭着AMPLab与ML Base的地位支撑。 ML Base之外 4.Splash 这是近期2015年6月的一个项目，在运行随机梯度下降（SGD）时这套随机学习算法声称在性能上比Spark MLib中快了25%-75%。这是AMPLab实验室的sp标记项目，因此值得我们去阅读。 5.Keystone ML KML将端到端的机器学习管道引进到了Spark中，但在近期Spark版本中管道已经趋于成熟。同样也承诺具有一些计算机视觉能力，我曾经在博客中也提到过这也存在一些局限。 6.Velox 作为一个服务器专门负责管理大量机器学习模型的收集。 7.CoCoA 通过优化通信模式与shuffles来实现更快的机器学习，详情可见这篇论文的描述《高效通信分布式双坐标上升》。 框架 GPU-based 8.DeepLearning4j 我曾经的一则博客有进行说明 《DeepLearning4J 增加了Spark gpu的支持》。 9.Elephas 全新的概念，这也是我写这篇博客的初衷。它提供了一个接口给Keras。 Non-GPU-based 10.DistML 模式并行下而并非数据并行的参数服务器（正如 Spark MLib）。 11.Aerosolve 来自Airbnb，用于他们自动化定价。 12. Zen 逻辑斯谛回归、隐含狄利克雷分布（LDA）、因子分解机、神经网络、受限玻尔兹曼机。 13.Distributed Data Frame 与Spark DataFrame类似，但是引擎是不可知的（例如在未来它将运行在引擎上而不是Spark）。其中包括了交叉验证和外部机器学习库的接口。 其他机器学习系统的接口 14. spark-corenlp 封装了斯坦福CoreNLP。 15. Sparkit-learn 给Python Scikit-learn的接口。 16. Sparkling Water 给 的接口。 17. hivemall-spark 封装了Hivemall,，在Hive中的机器学习。 18. spark-pmml-exporter-validator 可导出预测模型标记语言（PMML），一种用于传递机器学习模型的行业标准的XML格式。 附加组件：增强MLlib中现有的算法。 19. MLlib-dropout 为Spark MLLib 增加dropout能力。基于以下这篇论文进行的实现，《Dropout：一个简单的方法来防止神经网络中的过拟合》。 20.generalized-kmeans-clustering 为K-Means算法增加任意距离函数。 21. spark-ml-streaming 可视化的流式机器学习算法内置于Spark MLlib。 算法 监督学习 22. spark-libFM 因子分解机。 23. ScalaNetwork 递归神经网络（RNNs）。 24. dissolve-struct 基于上文中提到的高性能Spark通信框架CoCoA下的支持向量机（SVM）。 25. Sparkling Ferns 基于以下这篇论文进行的实现，《通过使用随机森林与随机蕨算法的图像分类技术》。 26. streaming-matrix-factorization 矩阵分解推荐系统。
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