背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用...IDEA来加载老旧的Spark项目。...注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。...Java的版本 这里由于要是用Scala所以必须使用 Version 1.8+，关于如何修改版本这里不赘述。...在这里，原项目使用的是 spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar 但是这个jar包早就不在项目文件中了，然后在网上也没有搜到完全匹配的Jar包，但上文已说到，找个spark
本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 ? 你不是一个数据科学家。...“根据科技和商业媒体报道，机器学习将防止全球变暖”，显然只有中国的新闻媒体才会发布类似的虚假新闻，可能机器学习能够识别虚假新闻吧（与分类算法有关）？事实上，机器学习还真的可以呢！...那么机器学习能做点什么呢？你又将怎样发现呢？如果你已经使用了Apache Spark进行批处理和流处理，那么现在有一东西可以帮你更好地处理。...有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。...上述并不是关于机器学习的所有算法，但也算是使用过程中最常见的几种算法了。以上四个大类中，每一类中都包含好几个可选算法或者衍生算法，那要选哪个呢？
推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：通过sklearn下载机器学习所用数据集 1简介 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...另一项任务人脸识别或面部识别，给定一个未知的面孔，通过参考一系列已经学习经过鉴定的人的照片来识别此人的名字。人脸验证和人脸识别都是基于经过训练用于人脸检测的模型的输出所进行的任务。...fetch_lfw_people 用于加载人脸识别任务数据集（一个多类分类任务(属于监督学习)， 数据原地址： http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 4.5下载 mldata.org...数据 mldata.org（http://mldata.org/ ） 是一个公开的机器学习数据仓库。...这些数据集都可以通过fetch_mldata方法来下载，例如下载 MNIST 手写数据集：fetch_mldata('MNIST original') 作者：无邪，个人博客：脑洞大开，专注于机器学习研究
本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。 ? JavaScript？我不是应该使用 Python 吗？...那么，让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。 ? 根据人工智能先驱 Arthur Samuel 的说法，机器学习为计算机提供了无需明确编程的学习能力。...中有一些可供使用的预制库，其中包含一些机器学习算法，如线性回归、SVM、朴素贝叶斯等等，以下是其中的一部分。...csvtojson 是一个用于 node.js 的快速 CSV 解析器，它允许加载 CSV 数据文件并将其转换为 JSON。 2. 初始化并加载数据 下载数据文件（.csv），并将其加入你的项目。...现在我们使用 csvtojson 的 fromFile 方法加载数据文件： csv() .fromFile(csvFilePath) .on('json', (jsonObj) => { csvData.push
大规模机器学习工程上最大的挑战是模型的规模。在计算广告，推荐系统的场景下，运用Logistic Regression算法时常需要做特征交叉。...特征数量的爆炸，也带来模型规模的爆炸，这给机器学习带来的挑战比庞大的训练数据量更大。...通常认为，当模型的规模超过单节点的容量后，基于MapReduce计算模型的Spark, Hadoop MapReduce就无法支持了。...Fregata致力于在Spark上解决大规模机器学习的问题，Fregata目前已经公开发布的版本已经能支持亿级维度的模型，而目前内部最新版本已经在一个月内连续突破了10亿，100亿，1000亿和10000...Fregata最近的突破，打破了在Spark上无法支持超大规模模型的瓶颈，将进一步降低大规模机器学习的使用门槛和成本。
很多场合下我们都需要将训练完的模型存下以便于以后复用。 这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。 ?...Before 对于下面这个例子，我们用逻辑回归算法训练了模型，那么如何在以后的场景中，重复应用这个训练完的模型呢？...同样我们也可以将训练好的模型对象序列化并存储到本地。..., pickled_score = pickle.load(open("tuple_model.pkl", 'rb')) cPickle是用 C 编码的pickle模块，性能更好，推荐在大多数的场景中使用该模块...需要注意的是：在序列化模型的时候尽可能的保持python及主要的依赖库（如numpy, sklearn等）版本一致，以防不兼容的错误。
在机器学习项目中工作通常需要大量的实验，例如尝试不同的模型、特征、不同的编码方法等。 我们都遇到过一个非常常见的问题，就是改变模型中的一些设置或参数，并意识到我们之前的运行可能会产生更好的结果。...或者由于其他原因，我们的可追溯性可能会发生变化，或者因为其他原因，我们的模型会发生变化。 这就是MLflow发挥作用的地方，在我们的机器学习生命周期中带来可追溯性和可再现性。...在这篇文章中，我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。...而下面简要概述了其他组件的目标： MLflow跟踪：记录和查询实验：代码、数据、配置和结果 MLflow模型：在不同的服务环境中记录和部署机器学习模型 模型注册表：在中央存储库中存储、注释、发现和管理模型...在本文中，我们将学习如何： 设置本地postgreSQL数据库作为MLflow的后端存储 创建MLflow实验并跟踪参数、度量和其他 注册模型，允许阶段转换和模型版本控制 ---- 安装程序 我将使用WSL
使用在Databricks中的笔记 介绍 机器学习（ML）的应用场景： 数据科学家生成一个ML模型，并让工程团队将其部署在生产环境中。...随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。...点击笔记获取完整的加载数据、填充模型、保存和加载它们的完整示例代码。 保存和加载单个模型 我们首先给出如何保存和加载单个模型以在语言之间共享。...因为加载到的模型具有相同的参数和数据，所以即使模型部署在完全不同的Spark上也会返回相同的预测结果。 保存和加载完整的Pipelines 我们目前只讨论了保存和加载单个ML模型。...准备将DataFrame-based的MLlib API变成Apache Spark中的机器学习的主要API是这项功能的最后一部分。 接下来？
---- Scikit-Learn是一个非常简单的机器学习库，然而，有时候模型训练的时间会过长。对此，有没有改进的策略？下面列举几种，供参考。...超参数调优 在机器学习中，超参数是在训练开始之前设置的，不能通过训练进行更改。而其他普通参数，则不需要提前设定，是通过数据集，在模型训练过程中得到的，或者说，模型训练的过程就是得到普通参数的过程。...下面的表格中列举了常见机器学习模型中超参数和普通参数[2]。...由于超参数不能训练，选择合适的超参数，就是成为机器学习中的研究重点，它影响着模型的性能。...结论 本文介绍了三种提升使用Scikit-learn库训练模型速度的方法，既可以使用scikit-learn中提供的一些方法，也可以用其他库，如Tune-sklearn和Ray。
作者：Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时，不免要阐述下模型的原理，但一般口头交流都比较难，因为脑海里面都是一些公式，似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍...，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~ 线性回归 首先我们会定一个函数假定y和x的关系，如y=wx+b。...如何是对于矩阵，原理是一样的，不会设计矩阵的转置和矩阵的求导，最后参数为delta=X的转置乘以X，这两个乘起来再求他们的逆，最后再乘X的转置和Y ?...每一次的计算是为了减少上一次的残差(residual)，而为了消除残差，我们可以在 残差减少的梯度(Gradient)方向 上建立一个新的模型。...所以说，在Gradient Boost中，每个新的模型的遍历是为了使得之前模型的残差往梯度方向减少。与传统Boost对正确、错误的样本进行加权有着很大的区别。
使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...这意味着开发者可以用很低的学习成本来快速开发一个高效利用硬件资源的大语言模型 AI 应用。BentoML 还支持多种框架训练出来的模型，包括 PyTorch、TensorFlow 等常用 ML 框架。...一个 Bento 包含了业务代码、模型文件、静态文件，同时我们抽象出来了 API Server 和 Runner 的概念，API Server 是流量的入口，主要承载一些 I/O 密集型的任务，Runner...（BentoML：使用 JuiceFS 后的模型部署流程图） 此外，我们进一步优化了下载和缓存的颗粒度，不仅每个模型都有自己的缓存颗粒度，而且 JuiceFS 对大文件分割成了一系列 chunk，以 chunk...4 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。
使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...这意味着开发者可以用很低的学习成本来快速开发一个高效利用硬件资源的大语言模型 AI 应用。BentoML 还支持多种框架训练出来的模型，包括 PyTorch、TensorFlow 等常用 ML 框架。...一个 Bento 包含了业务代码、模型文件、静态文件，同时我们抽象出来了 API Server 和 Runner 的概念，API Server 是流量的入口，主要承载一些 I/O 密集型的任务，Runner...特别是对于大语言模型，其模型文件通常很大，可能达到十几到二十几 GB 的规模，导致在启动时拉取和下载模型的阶段非常耗时，从而显著延长冷启动时间。...04 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。
一个深度学习的忍者。机器学习的大师。你刚刚完成了优秀模型的另一次迭代训练。这个新模型是你所创建的最精确的模型，它保证为你的公司带来很多价值。 但是… 你遇到了一个障碍，阻碍了你的模型的潜力。...一旦知道如何在kubernetes上部署模型，就可以在任何地方（谷歌云或AWS）部署。 如何使用Kubernetes将模型部署到生产环境中 你永远不会相信部署模型是多么简单。...很快你就能建立和控制你的机器学习模型，从研究到生产。方法如下: 第一层 - 预测代码 因为你已经训练了你的模型，这意味着你已经拥有了预测代码（predict code）。...使用Kubernetes，我们可以在一个YAML文件中声明我们的部署。这种方法称为基础即代码（ Infrastructure as code），它使我们能够在单个文本文件中定义要运行的命令。...现在你知道了如何使用Kuberentes将模型发布到internet上。只需要几行代码。它实际上变得更简单了。
如何在Weka中加载CSV机器学习数据 在开始建模之前，您必须能够加载(您的)数据。 在这篇文章中，您将了解如何在Weka中加载您的CSV数据集。...如何在Weka中描述数据 机器学习算法主要被设计为与数组阵列一起工作。 这被称为表格化或结构化数据，因为数据在由行和列组成的电子表格中看起来就是这样。...本节介绍如何在Weka Explorer界面中加载CSV文件。您可以再次使用虹膜数据集，如果您没有加载CSV数据集，则练习。 1.启动Weka GUI Chooser(选择器)。...CSV File Format 概要 在这篇文章中，您发现了如何将您的CSV数据加载到Weka中进行机器学习。...具体来说，你了解到： 关于ARFF文件格式以及Weka如何使用它来表示机器学习的数据集。 如何使用ARFF-Viewer加载您的CSV数据并将其保存为ARFF格式。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？...以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...但是让我警告您，准确性有时会导致您对模型产生错误的幻想，因此您应该首先了解所使用的数据集和算法，然后才决定是否使用准确性。...现在，我们如何绘制ROC？ 为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...假设有一个非常简单的均值模型，无论输入数据如何，均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为： ?
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含： 模型的结构，允许重新创建模型 模型的权重 训练配置项（损失函数，优化器） 优化器状态...你可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型（除非模型从未编译过）。...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...my_model_weights.h5') 如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重： model.load_weights('my_model_weights.h5
机器学习应用依赖多，因此上云比较麻烦。这里给出机器学习迁移上云的案例。...机器学习的工作流程可以分为三个部分: 1.首先对原始数据进行预处理； 2.然后将处理过的数据进行模型训练，会选用不同的参数和算法组合进行多次训练，形成多个备选模型； 3.最后选一个最合适的模型进行部署...然而，函数调用依赖机器学习的库，机器学习的库又依赖大量的库，导致机器学习的库在云函数环境中特别难部署。因此机器学习迁移上云的案例的重点在于依赖怎么部署。...若需使用或访问的文件 file，放置在创建层时压缩文件的根目录下。则在解压加载后，可直接通过目录 /opt/file 访问到该文件。...将按序号从小到大的顺序进行排序，排序越靠后侧层加载时间也相应靠后，但均会在函数的并发实例启动前完成加载。在函数代码初始化时，就已经可使用层中的文件了。
spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程，因此定义完训练模型之后，就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。...如何选择最优的模型，就是本篇的主要内容： 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在《统计学习方法》这本书中，曾经讲过模型验证的方法有三种，分别是简单的交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证...PS: 训练集是用于训练模型，测试集适用于判断此次训练效果。...在Spark MLLib中，为我们提供了两种验证方法，分别是 Cross-Validation ： S折交叉验证 Train-ValidationSplit：简单交叉验证 超参数的选择 在Spark MLLib...但是在Spark中，基于Validator可以一次性验证出来，并自动选择最后代价最小的那个。
，所以加载器不再需要到文件系统中查找文件了。...要根据自己项目的实际情况来选择策略，如果你的项目在运行时不会生成类文件并且需要 composer 的 autoload 去加载，那么使用 Level-2/A 即可，否则使用 Level-1 及 Level.../vender/composer/autoload_psr4.php，增加自动加载的对应关系，之后composer将自动加载指定目录下的类； repositories，非必选属性，表示使用自定义的安装源...extra，非必选属性，表示scripts 使用的任意扩展数据 4. composer自动加载的过程 vendor/autoload.php 自动加载入口文件 vendor/composer/autoload_real.php...自动加载核心文件 vendor/composer/ClassLoader.php 自动加载类具体实现文件 vendor/composer/autoload_static.php 所有的自动加载配置 vendor
作者 | Thomas Ciha 译者 | 刘旭坤 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】一般来说机器学习模型的优化没什么捷径可循。...对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数： 隐藏层的个数 各层节点的数量 激活函数 优化算法 学习效率 正则化的方法 正则化的参数 我们先把这些参数都写到一个存储模型参数信息的字典 model_info...(其实我个人认为处理数据用 scikit-learn 带的 StandardScaler 就挺好) 接下来我们就可以用 model_info 中的参数来构建一个深度学习模型。...下面这个 build_nn 函数根据输入的 model_info 中的参数构建，并返回一个深度学习模型: 1def build_nn(model_info): 2 """ 3 This...只要掌握好这个思路，相信大家都能实现对机器学习尤其是深度学习模型参数的快速优化。
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