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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并

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分布式文件系统MinIO

我们的系统离不开文件存储系统,因为系统会存储各种文件,所以选择一个好的文件存储系统是十分有必要的,我们选择文件系统一般需要看其使用是否简单,是否可靠,对各种环境是否适配,社区是否活跃,分布式等,随着云的普及,现在很多云厂商提供了文件存储服务,我们成为OSS,我们的文件由云厂商进行托管,我们只需要按时按量付费,这就是SAAS模式,使用OSS,那么自然得付费,加上文件是存储在别人家,对于很多行业来说,文件得存储在自己的网络,所以OSS自然不行,所以我们得搭建自己的文件服务器,常见的分布式文件服务器有HDFS,FastDFS等,不过对于HDFS,FastDFS,他们的学习成本有点高,加上随着云原生的普及,可能就不太适合我们现在使用,所以我们就说到了MinIO。

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《Python分布式计算》 第5章 云平台部署Python (Distributed Computing with Python)云计算和AWS创建AWS账户创建一个EC2实例使用Amazon S3存

上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算

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领券