- spark 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科越來(lái)越重要。其中,Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來(lái)自:百科
- spark 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自:百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些來(lái)自:專(zhuān)題
數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些來(lái)自:專(zhuān)題
現(xiàn)部門(mén)間的數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 DLI 核心引擎:Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎,聚焦于查詢(xún)計(jì)算分析。DLI在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開(kāi)源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)價(jià)值、全流程數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)服務(wù)等,幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案。 可復(fù)用行業(yè)知識(shí)庫(kù) 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù),涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)和行業(yè)指標(biāo)庫(kù)等,支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè),幫助企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)端到端解決方案。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 數(shù)據(jù)湖 探索DLI是什么 時(shí)間:2020-12-18 11:20:39 數(shù)據(jù)湖 mysql 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖探索DLI用戶(hù)可以通過(guò)可視化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多種接入方式對(duì)云上CloudTable來(lái)自:百科
Serverless Spark/Flink:完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線(xiàn)下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云,減少遷移工作量;批流一體架構(gòu),一份資源支持多種計(jì)算類(lèi)型 跨源分析:支持多種數(shù)據(jù)格式,云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫(kù)以及線(xiàn)下數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) DLI服務(wù)使用場(chǎng)景 DLI服務(wù)使用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-03 16:57:20 數(shù)據(jù)庫(kù)分析 數(shù)據(jù)庫(kù)分析: 應(yīng)用的數(shù)據(jù)(如:注冊(cè)信息)存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,想對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn): •數(shù)據(jù)量日益增多,復(fù)雜查詢(xún)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查不出來(lái) •數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,無(wú)法做全量分析來(lái)自:百科
Insight,簡(jiǎn)稱(chēng)DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài),實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 DLI服務(wù)適用于海量 日志分析 、異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析、大數(shù)據(jù)ETL處理。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是指以自然格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲(chǔ)庫(kù),通常是對(duì)象塊或文件。數(shù)據(jù)湖通常是對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ),包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來(lái)自關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)從而形成一個(gè)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容納所有形式的數(shù)據(jù)。來(lái)自:百科
開(kāi)發(fā)、 數(shù)據(jù)治理 、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè),支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)客戶(hù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹 智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái) DAYU基本架構(gòu),工作原理,主要功能,產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解到企業(yè)單位為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)自:百科
據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái),包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè),支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島來(lái)自:百科
ModelArts有什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ,為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來(lái)自:百科
- Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) MLlib 編程實(shí)踐
- Spark MLlib – Apache Spark 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.2.3 其他機(jī)器學(xué)習(xí)
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》
- 機(jī)器學(xué)習(xí)---pySpark案例
- Apache Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)綜合應(yīng)用