本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解,以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解,Spark版本为2.4.5.模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下. 模型评估指标是指测试集的评估指标,而不是训练集的评估指标 1.回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which expects two input columns: prediction and label. 评估…

机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.其目标是使实际的机器学习可扩展和容易.在高层次上,它提供了如下工具: ML算法:通用学习算法,如分类,回归,聚类和协同过滤 特征提取,特征提取,转换,降维和选择 管道:用于构建,评估和调整ML管道的工具 持久性:保存和加载算法,模型和管道 实用程序:线性代数,统计,数据处理等 公告:基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式. 从Spark 2.0开始,包中的基于RDD的AP…

介绍 一提到机器学习,总是让人望而生畏.幸运的是,Azure正在想方设法让开发人员更容易进入机器学习.ML.NET是Microsoft Research专为.NET开发人员开发的机器学习框架,因此您可以在Visual Studio中完成所有工作.如果你还没有玩过它,我想你会爱上它.当您准备好部署ML.NET算法时,您可以通过Azure Function使用无服务器架构- 而不必担心运行时会把服务器和容器弄得一团糟. 无服务器机器学习 受到Luis Quintanilla的文章启发,有关ML.NE…

ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,它可以使 .NET 开发人员更容易的开展机器学习工作. ML.NET 允许 .NET 开发人员开发自己的模型,即使没有机器学习的开发经验,也可以很容易的将自定义的机器学习模型嵌入到其应用程序中. ML.NET 最初是在 microsoft research 中被开发的, 在过去十年里它已经发展成为一个重要的框架, 并在 microsoft 的许多产品组 (如 windows.bing.powerpoint.excel 等) 中被广泛使用. ML.NE…

2021年11月 微软开源一款简单的.多语言的.大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建.具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务.支持 100 多种语言文本翻译. 2022年8月12日 微软在.NET 博客上发布了[2] 用于 .NET 的 SynapseML,建立在其去年 11 月首次亮相的大规模机器学习开源项目SynapseML 的基础上.作为新 SynapseML…

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,…

微软发布了其最新版本的机器学习框架:ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化. 新版本的机器学习开源框架为TensorFlow和ONNX添加了新功能,但也包括一些重大变化, 这也是发布RC版本之前的最后一个预览版,这个月底将发布0.12版本,也就是RC1. ML.NET的创新0.11 0.11 版本的ML.NET现在还支持 TensorFlowTransformer组件中的文本输入数据.TensorFlow模型不仅可用于图像,还可用于文本分析.这在.NET博客的代码示例中进行了说明,该博客…

本文将使用ML.NET创建机器学习分类模型,通过ASP.NET Core Web API公开它,将其打包到Docker容器中,并通过Azure Container Instances将其部署到云中. 先决条件 本文假设您对Docker有一定的了解.构建和部署示例应用程序还需要以下软件/依赖项.重要的是要注意应用程序是在Ubuntu 16.04 PC上构建的,但所有软件都是跨平台的,应该适用于任何环境. Docker Azure CLI .NET Core 2.0 Docker Hub Accou…

RFM模型 在众多的客户价值分析模型中,RFM模型是被广泛应用的,尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段.它的核心定义从基本的交易数据中来,借助恰当的聚类算法,反映出对客户较为直观的分类指示,对于没有数据分析和机器学习技术支撑的初创企业,它是简单易上手的客户分析途径之一. RFM模型主要有三项指标: Recency:最近消费时间间隔 Frequency:消费频率 Monetary:消费金额 我们为客户在这三项指标上进行打分,那么总共会有27种组合的可能,使用K-Means算法,能够缩减到指定…

使用ML.NET实现NBA得分预测 导读:ML.NET系列文章 ML.NET已经发布了v0.2版本,新增了聚类训练器,执行性能进一步增强.本文将介绍一种特殊的回归--泊松回归,并以NBA比赛得分预测的案例来演练. 泊松回归 Poisson regression 前面的文章已提过,回归是用来预测连续值的,泊松回归是其中一种,其特殊在仅用于预测正整数,通常为计数类的数值.泊松分布是离散分布,所以特征值和标签值应为相同(或接近相同)时间间隔下的独立随机事件. 那么什么场景是符合计数,可以适用泊松回归呢…