spark ML Pipeline
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Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度。
Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度。

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spark·2017-10-11
时东南 · 外资银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题,它在现实世界中的应用越来越广泛,比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制,等等。机器学习分类我们都知道,机器学习可以分为三大类:监督学习(SupervisedLearning)、无监督学习(UnsupervisedLearning)和强...(more)
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    Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度。
    Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度。
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