Вопросы по теме 'apache-spark-mllib'
Проблемы Spark MLlib libsvm с данными
Я пытаюсь использовать демонстрацию в http://spark.apache.org/docs/1.2.1/mllib-linear-methods.html с примером через версию scala. Я запускаю демонстрацию, она работает нормально, но когда я изменил данные и шаг обучения, это просто ошибка с...
22.12.2023
model.predictProbabilities() для логистической регрессии в Spark?
Я запускаю многоклассовую логистическую регрессию (с LBFGS) со Spark 1.6.
учитывая x и возможные метки {1.0,2.0,3.0} , окончательная модель будет только выводить лучший прогноз, скажем, 2.0 .
Если мне интересно узнать, какой прогноз...
07.01.2024
Как обслуживать модель Spark MLlib?
Я оцениваю инструменты для производственных приложений на основе машинного обучения, и один из наших вариантов - Spark MLlib, но у меня есть несколько вопросов о том, как обслуживать модель после ее обучения?
Например, в Azure ML после обучения...
10.01.2024
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..