原文:Spark Pipeline

一個簡單的Pipeline,用作estimator。Pipeline由有序列的stages組成,每個stage是一個Estimator或者一個Transformer。 當Pipeline調用fit,stages按順序被執行。如果一個stage是一個Estimator,將調用Estimator的fit方法,使用 輸入dataset 來擬合一個模型。 然后,作為transformer的model將d ...

2016-12-22 21:37 0 1431 推薦指數:

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SparkPipeline處理模式

一.簡介   Pipeline管道計算模式:只是一種計算思想,在數據處理的整個流程中,就想水從管道流過一下,是順序執行的。 二.特點   1.數據一直在管道中,只有在對RDD進行持久化【cache,persist...】或shuffle write時才會落地。   2.管道中的處理也是懶 ...

Thu Apr 04 19:45:00 CST 2019 0 1848
Spark Pipeline使用

ML Pipelines(譯文) 官方文檔鏈接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在這一部分,我們將要介紹ML Pipelines,它提供了基於DataFrame上統一的高等級API,可以幫助使用者創建和調試 ...

Fri Sep 18 02:30:00 CST 2020 1 757
spark pipeline 例子

管道里的主要概念 MLlib提供標准的接口來使聯合多個算法到單個的管道或者工作流,管道的概念源於scikit-learn項目。 1.數據框:機器學習接口使用來自Spark SQL的數據框形式數據作為數據集,它可以處理多種數據類型。比如,一個數據框 ...

Fri Nov 10 00:53:00 CST 2017 2 2025
spark MLlib的 pipeline方式

spark mllib的pipeline,是指將多個機器學習的算法串聯到一個工作鏈中,依次執行各種算法。 在Pipeline中的每個算法被稱為“PipelineStage”,表示其中的一個算法。PipelineStage分為兩種類型, Estimator和Transformer ...

Fri Jul 10 01:24:00 CST 2015 0 2077
Spark.ML之PipeLine學習筆記

地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine 是基於DataFrames的高層的API,可以方便用戶構建和調試機器學習流水線 可以使得多個機器學習 ...

Wed Aug 17 00:01:00 CST 2016 0 9437
spark Pipeline,邏輯回歸、svm等算法交叉驗證

交叉驗證應用與各種算法中,用於驗證超參數的最優值。 常用的算法有邏輯回歸、神經網絡、ALS、SVM、決策樹等。 Spark中采用是k折交叉驗證 (k-fold cross validation)。舉個例子,例如10折交叉驗證(10-fold cross validation),將數據集分成10 ...

Sun Jun 04 01:39:00 CST 2017 0 2106
pipeline

案例目標 簡單介紹 redis pipeline 的機制,結合一段實例說明pipeline 在提升吞吐量方面發生的效用。 案例背景 應用系統在數據推送或事件處理過程中,往往出現數據流經過多個網元; 然而在某些服務中,數據操作對redis 是強依賴的,在最近的一次分析中發現: 一次數據推送會對 ...

Wed Dec 02 03:02:00 CST 2020 0 398
spark ml pipeline構建機器學習任務

一、關於spark ml pipeline與機器學習一個典型的機器學習構建包含若干個過程 1、源數據ETL 2、數據預處理 3、特征選取 4、模型訓練與驗證 以上四個步驟可以抽象為一個包括多個步驟的流水線式工作,從數據收集開始至輸出我們需要的最終結果。因此,對以上多個步驟、進行抽象建模,簡化 ...

Sat Jun 29 22:30:00 CST 2019 0 495
 
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