​这些常见的机器学习工具,不知道的快来补课

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 summary(mylogit)

R语言的使用最好的土办法是通过命令行的形式来实现的。R语言的特点是比较简单、容易理解,配合上富有的算法包,初学者基本上学习半天时间就可不让能 跑通一整套错综复杂的数据挖掘实验。RStudio是针对R语言的一款IDE工具,下面会通过一另两个案例,删剪介绍如保通过RStudio跑通逻辑回归算法。

此时可不让能 看后结果如图1-13所示。

图1-9 R终端

图1-8 R绘图

# Python 2

 (tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL 

# Python 3

(tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

以上两点是从分布式计算架构的深度图分析得到的Spark相较于MapReduce的优势,下面介绍Spark MLib库的这些 属性。

# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7: (tensorflow)$export 

有而是单机版工具在计算能力上可不都可否了与分布式机器学习工具相提并论,往往可不都可否了进行这些 数据的实验可能性画图展示,在企业级数据处置和业务服务上相对比较乏力。

constant是TensorFlow的五种生活数组,这里就不删剪介绍了。下面主要来说一下Session的概念,Session表示会话的概念,在TensorFlow系统中,用户通过会话来与TensorFlow系统交互。一般的模式是先建立会话,有而是在会话中加进去去节点和边,再通过Session来与TensorFlow交互。执行上边的五种生活代码文件,就会看后返回的结果,如图7-25所示。

前面介绍了亚马逊的企业级机器学习服务AWS ML,接下来将介绍一款国内目前比较心智心智成长期的句子的句子是什么是什么 图片 是什么的机器学习平台,来自阿里云的机器学习PAI。

在对算法的支持方面,TensorFlow不单单是一另两个神经网络库,它还可不让能 看作机器学习的编程架构,开发者可不让能 将这些 人的算法逻辑写成流图的形式,有而是就可不让能 把这些 人定义的算法运行在TensorFlow的架构中去。

1.简介

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7: 

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

图1-20 阿里云机器学习平台界面

  > x<-seq(-3,3,by=0.01)

图1-19 机器学习平台架构

单机版工具的特点统统安装方便,比较好上手,可能性单机版工具不依赖于底层计算集群的配置。

TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

每天也有来自全世界的开源爱好者为R语言贡献代码包,使用者可不让能 通过install命令轻松地安装哪些地方地方扩展算法。R语言不同于SPSS等软件,它可不让能 自如地修改已有的算法,使算法跟这些 人的业务场景更加贴合。

TensorFlow让开发者可不让能 充分利用自身的硬件资源,有而是可不让能 让数据流在不同的机器上自由流转。

前面介绍了一下单机版的机器学习工具SPSS软件和RStudio,作为单机版的工具,不让关心集群配置和运维等操作,统统SPSS软件和RStudio都具有容易安装和上手的特点。

导入数据而是,用户就可不让能 可视化查看数据,如图1-11所示。

source ~/tensorflow/bin/activate# If using bash 

source ~/tensorflow/bin/activate.csh# If using csh

打开菜单栏中的“分析”菜单,如图1-6所示,选着“二元logistic回归”。这上边的“因变量”表示目标列,“协变量”表示特征字段,单击“选着”按钮现在开始英语 模型训练。

在具体使用方面,我我觉得TensorFlow的底层代码是通过C++来编写的,有而是可不让能 通过Python接口来创建计算流图。用户在逻辑代码的计算框架编写方面也比较容易上手。

图1-5 数据导入

(3)良好的资源调度能力。TensorFlow可不让能 帮助开发者充分利用计算资源。对计算资源的调度可不让能 深度图自定义,可不让能 自由调用CPU和GPU,一并也支持程序运行运行、队列和异步计算等。

通过这张深度图学习的架构图来分析,图1-17中竖形单元表示算法层,有输入层、隐藏层和输出层,每个圆形的单元是计算节点。

开源。R语言是一款删剪开放源码的工具。可能性开源,数据开发工作者可不让能 自由地阅读R语言的源码,有而是可不让能 基于R语言的代码进行扩展,这也是R语言能在短时间内得到快速发展的意味。

(1)对多步迭代的支持。通过算法章节对算法的介绍,亲们了解到大累积算法要能 通不让 步骤的迭代计算才可不让能 实现,如梯度下降算法,要能 通不让 次迭代计算损失函数,有而是才可不让能 逐步逼近最优解。

先来简单介绍一下哪些地方是TensorFlow,从字面意思来理解,Tensor 表示张量,是指任意维度的数据。在TensorFlow中,数据是通过数据流的形式在算法节点中流转的。亲们通太粗 度图学习的一张架构流程图(见图7-24)来解释。

1.1.2 R语言

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

而Spark分布式计算框架是基于计算机内存来进行迭代计算的,通过将少许的计算工作在内存中处置的最好的土办法,可不让能 大大减少对硬盘的数据读写,从而提高迭代类算法的计算带宽。

“S.E”:标准误差。

自下向上来分析架构图,阿里云机器学习的最底层是支持异构调度(指CPU和GPU混合分布)的分布式计算引擎,支持GPU主统统为了更好地支持上层的深度图学习算法。

亲们先来了解下这款产品的功能架构,如图1-19所示。

企业级云机器学习工具

(1)简介。可能性读者是做数据挖掘相关工作的,不会听说过R语言,现在统统对数据挖掘工程师的基本要求都中含五种生活条:熟悉R语言。

#tf

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello world!') 

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

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图1-10 RStudio界面

logit=3.05+0.39*fixed.acidity-3.89*volatile.acidity-2.88*citric.acid-0.006*residual.sugar-2.47*chlorides+0.03*free.sulfur.dioxide-0.02*total.sulfur.dioxide-15.69*density+0.84*pH+1.92*sulphates+0.87*alcohol

图1-1 机器学习工具

(3)运行实验。打开SPSS软件,提示导入数据源。SPSS支持多种数据源输入,如图1-4所示。

​《人工智能(第2版)》

亲们通过本文简单地了解一下。先来介绍背景,R是一款集统计计算和绘图功能于一体的软件。R语言的前身是S语言,S语言是由著名的AT&T贝尔实验室开发的用来数据分析和绘图的语言。

./sbin/start-master.sh

亚马逊通过向导的最好的土办法建立实验,有而是把机器学习服务和Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)、Amazon Redshift、Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)集成,让客户使用存储在AWS云服务上的数据,做到整个云服务的生态打通。

图1-6 逻辑回归设置

《机器学习实践应用》

(1)简介。统计产品与服务处置方案(SPSS)软件是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的3位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,一并成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织,在芝加哥组建了SPSS总部。

最终这次实验生成的逻辑回归模型可不让能 表示为:logistic=0.399*fixed-3.895*acidity_A-2.884*volatile-0.006*acidity-2.473*citric+0.039*acid-0.026*residual-15.696*sugar+0.847*chlorides+1.925*free+0.879*sulfur_A+3.056从SPSS的总体设计深度图来看,SPSS还是一款偏统计的软件。数据通过类Excel表格的最好的土办法进行操作,大大降低了数据操作者的使用门槛,有而是可能性想针对数据进行自定义的开发,无论是通过脚本还是数据转换工具都显得比较困难。

在数据源支持方面,RStudio支持导入本地数据源,一并也支持服务器连接。具体支持的格式可不让能 通过安装相应的插件来扩展,基本中含了 SPSS 的删剪格式,对各种数据库文件也有良好的支持。

(2)亲们发现此时的Workers和Running Applications也有空的,可能性Spark是基于分布式系统的计算框架,统统要能 加进去去Worker要能让五种生活系统运行起来,有而是是可不都可否了使用的。

binomial表示二分类。

 图1-15  IP图

“Wals”:Wald统计量。

命令中的TF_BINARY_URL要能 根据系统版本,Python版本是算是支持GPU来进行选着。

1009年7月28日,IBM公司敲定用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今 SPSS 已出至版本 22.0,有而是更名为IBM SPSS。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

目前来看,TensorFlow具备着优良的特征,有而是在新的版本中可能性支持了分布式计算。在未来一段时间里,TensorFlow势必要引领机器学习的一段潮流。

图1-2 智能机器学习工具的架构

用户只要能 输入如下指令,就可不让能 得到如图1-8所示的截图。

本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书,读者不仅可不让能 了解机器学习的理论基础,也可不让能 参照这些 典型的应用案例拓展这些 人的专业技能。一并,本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 ​

哪些地方地方模型有广泛的用途,包括对欺诈行为的检测、处置用户流失并改进用户支持。亚马逊机器学习是通过向导的最好的土办法为开发者提供关于机器学习模型的创建和调试流程的指导,从而部署并扩展模型,支持数十亿级别数据量的预测。

有而是在Virtualenv环境中创建一另两个tensorflow目录,命令如下。

图1-14 登录Spark

目前随着云计算和智能算法的发展,智能机器学习算法的架构搭建也有了多种选着,有集群+Spark+Mlib的开源组合,也可不让能 使用这些 云计算服务商的企业级机器学习平台服务,比较心智心智成长期的句子的句子是什么是什么 图片 是什么的包括亚马逊的AWS Machine Learning、微软Azure的Machine Learning Studio以及阿里云机器学习PAI。

总之,R语言对于做数据挖掘的工程师来讲,是一另两个非常理想的实验环境,特别是在计算结果可视化呈现方面。

图1-18 结果

在计算基础设施上边的计算架构层支持了几款主流的分布式架构MR和PS等。在实际的操作中,用户对计算框架和基础设施这两层是无感知的,用户只要能 考虑这些 人的场景适用于哪些地方算法即可,做到了算法和计算架构的解耦。

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首先介绍单机版的机器学习工具。可能性读者有过数据挖掘的经历,不会对下面几款工具也有一定了解:SPSS和R。哪些地方地方也有单机版机器学习工具的代表,每一款产品也有这些 人的特点,SPSS的操作更方便,R的画图功能比较简洁。

为了方便讲解,这里把本机加进去去成Worker,加进去去这些 集群机器的原理是相同的。加进去去Worker要能 deploy worker的命令如下。

(2)从集群通信的深度图分析。Spark的Akka和Netty通信系统在信息传递和数据传递两方面,从带宽上来讲都远远优于Hadoop的JobTracker间的通信机制。

本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解,全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法,并删剪给出了机器学习的算法流程。 

要想进行大规模的数据挖掘工作,从算法自由度或是带宽上来看,SPSS还是有一定局限性的。

(3)安装TensorFlow。现在就可不让能 通过pip在五种生活环境下安装TensorFlow了,根据Python的版本不同而选着不同的安装命令如下。

mylogit表示逻辑回归对象名称。

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R语言主要具备下面这些 优点。

接下来将分别对单机版机器学习工具、开源分布式机器学习工具和企业级云机器学习工具进行介绍进行介绍,主要从相关依赖、操作的易用性及算法富有程度等方面展开(注:本文的实验环境为Mac OS系统)。

美国经典入门书,被誉为人工智能领域百科全书。人工智能领域近十年来最前沿教程,2018年全新更新。

在算法支持方面,可能性R语言是建立在开源社区之上的,统统有统统算法包可供选着,基本中含了特征工程、分类算法、聚类算法、回归算法和神经网络算法等常规机器学习算法,有而是在算法扩展性方面,也支持对算法进行更大幅度的自定义改造。

通过上边的实验,读者可不让能 简单了解RStudio以及R语言的语法和操作最好的土办法,可不让能 看后R语言的语法是非常容易理解的,有而是对结果的图形化展示功能要能让数据操作者更直观地观察结果输出。

可视化。R语言在数据可视化方面也独具特色,提供了统统种画图包以及富有的绘图功能,使生成的数据可不让能 清晰地可视化展现出来。同类,画四根定义域为[-3,3]的Sigmoid函数曲线。Sigmoid函数公式为

(2)安装。SPSS是付费软件,具体安装最好的土办法简便。登录官网下载SPSS工具,有而是购买许可证,直接安装注册即可。这里演示使用的是SPSS 21.0版本,进入产品界面,如图1-3所示。

启动Spark而是,用户可不让能 登录浏览器的localhost://100100 查看,如图1-14所示。

激活环境,可不让能 通过activate和activate.csh五种生活最好的土办法,命令如下。

("~/Documents/work/book/data/data.csv", sep=";")

>View(data)

机器学习工具从计算能力上来讲可不让能 分为五种生活,即单机计算和集群计算。本文会分别对单机版机器学习工具、开源分布式机器学习工具以及企业级云机器学习工具进行介绍,如图1-1所示。

对普通用户来讲,特别是这些 算法能力还不扎实的数据挖掘初学者来讲,使用单机版的机器学习工具可不让能 减慢速地上手。本节将重点介绍两款工具,分别是SPSS和RStudio。

图1-7 模型评估

安装R语言而是,就可不让能 安装RStudio,下载地址为https://www.rstudio.com/,进入界面,如图1-10所示。

跨平台。R语言的跨平台特征大大加快了这项技术的传播,目前无论是在 Mac OS、Windows可能性Linux系统上也有较为稳定的版本可供使用。用户只要能 一套代码,就可不让能 把业务逻辑运行在不同的平台上。

将本机加进去去成Worker而是,再次刷新localhost:100100就可不让能 看后Worker老出 在列表中了,如图1-16所示。

Google在2015年将TensorFlow开源后,太快了 了 得到来自IT行业各界的强烈反应。Android作为Google开源产品的标杆,可能性占领了移动端市场,亲们也有猜测,TensorFlow或许是Google进军人工智能市场的一把“尖刀”。

MLib是Spark的机器学习算法库,是删剪开源的。以Spark框架为基础构建的机器学习算法系统目前正在广泛地运用到各种领域当中。

TensorFlow中的数据以数据流的形式在计算节点中流动。统统向后流,统统前向传播,从后向前流,统统后向传播,Flow表示的统统数据的五种生活流动。仅从字面意思来看,TensorFlow的具体计算形式可能性表现得很清楚了。

2.安装配置环境

R语言究竟哪些地方地方特征?

以上是对Spark MLib的基础介绍,下面介绍如保构建Spark MLib机器学习系统。

阿里云机器学习PAI是一款几乎中含了所有种类机器学习算法的机器学习平台。阿里云机器学习的底层计算引擎是阿里云研发的飞天分布式计算引擎,可不让能 处置EB级别的数据。

sudo easy_install pip 

sudo easy_install --upgrade six

较为完善的资料。可能性目前R语言的开源贡献者众多,有而是R语言无论在学术界或是工业界也有统统的应用,可能性有少许的使用者贡献了这些 可不让能 参考的学习资料可能性实例代码。关于R语言的这些 应用,可能性有相关图书资源可供参考。

统统的体验给人五种生活搭积木式的感觉,不让能 去考虑底层的计算资源和运维哪些地方地方因素,算法工程师只要把精力聚焦到业务的场景以及算法的搭配即可。

介绍完单机版机器学习工具而是,接下来讲一下分布式机器学习工具。笔者认为,真正的智能计算平台一定是具备处置大规模数据、提供富有算法能力的计算平台。通常来讲,一套删剪的机器学习工具的架构包括4层,如图1-2所示。

结果如图1-12所示。

# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl 

 # Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5: 

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl

SPSS软件的主要特点是操作界面极为友好。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展示出来,使用Windows的窗口最好的土办法展示各种管理和分析数据最好的土办法的功能,对话框展示出各种功能选着项。用户只要掌握一定的Windows操作技能,熟悉统计分析原理,就可不让能 使用该软件进行科研工作。

可能性R语言具备这样多的优良特征,统统近期有不让 的分布式系统正在对R语言进行改造,期盼R语言也可不让能 实现分布式的计算,从而突破目前所遇到的计算资源上的瓶颈,未来的云RStudio会更加令人期待。

开源分布式机器学习工具

(2)易用性。TensorFlow可不让能 自动计算梯度,只要能 手动设置好计算架构,设置好目标函数,有而是向系统中灌入数据即可,上边的计算和参数权重变化也有自动完成的,一并系统也提供了最好的土办法帮助用户监督整个计算流程。

./bin/spark-class  org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://IP:PORT

前面介绍的分别是单机版的机器学习工具和开源的分布式机器学习工具,我我觉得哪些地方地方工具大多都具备友好的操作最好的土办法和富有的算法,有而是在企业级服务方面还是趋于稳定这些 欠缺。接下来删剪介绍亚马逊机器学习平台和阿里云机器学习平台PAI。

1.3.1 亚马逊AWS ML

 mylogit <- glm(label ~ ., data = data, family =binomial(link='logit'))

不会经过新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman等人在S语言的基础上继续开发,诞生了R语言的雏形。

图1-13 图形拟合曲线

AWS目前是云计算行业的领军者,统统击败过IBM获得美国中情局的云服务大额订单。亚马逊机器学习,是2015年4月份推出的一款要能帮助开发者使用历史数据开发并部署预测模型的服务。

1.3.2 阿里云机器学习PAI

图1-11 R数据导入

随着人工智能的火热,统统企业甚至是数据挖掘爱好者现在开始英语 尝试这些 人动手来挖掘数据中的价值。机器学习的基础设施包括数据、算法和工具。前面可能性介绍了数据和算法方面的内容,本文将重点介绍机器学习工具。

(4)示例。前面可能性把TensorFlow的计算环境安装完毕,亲们激活Virtualenv下面的TensorFlow后,会进入到Python的隔离环境中,命令行终端的最前端会老出 “tensorflow”的字样。下面介绍Hello world的执行代码。

glm是线性模型函数。

李博 著

MLib 作为分布式机器学习算法库,设计的初衷是使机器学习算法更容易使用和扩展。

底层的哪些地方地方机器学习算法,如K-means、LR和RF等,要能 映射到分布式计算架构上,通过MPI和MapReduce等分布式的代码架构来实现哪些地方地方算法。最后分布式的代码架构把任务部署到底层的计算引擎上。

data表示数据集。

本书基于人工智能的理论基础, 向读者展示全面、新颖、富有多彩且易于理解的人工智能知识体系。本书给出诸多的示例、程序运行运行运行、全彩图片和人物轶事,以激发读者的阅读和学习兴趣;还引入了机器人和机器学习的相关高级课程,包括神经网络、遗传算法、自然语言处置、规划和错综复杂的棋盘博弈等。

(2)安装Virtualenv。Virtualenv是一另两个用于隔离本地Python环境的工具,可能性TensorFlow在使用过程中要能 对环境参数做一定的调整,统统推荐安装Virtualenv来进行隔离。

可能性加进去去的是本机,IP:Port可不让能 通过图中的框线处得到,如图1-15所示。

“B”:偏回归系数,也统统生成的线性模型的系数。

图1-16 加进去去Worker

[美] 史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci) 著

算法平台五种生活中含了从数据预处置、特征工程、机器学习算法、模型评估、预测和部署一整套的机器学习算法处置方案,可能性打通了整条数据挖掘的链路,使得阿里云机器学习可不让能 不单作为一款科学研究的工具,也可不让能 作为企业级的算法处置方案来使用。

 > plot(x,y)

既然要从处置实际的工业界场景的深度图出发,Spark和Hadoop的MapReduce框架是目前业内最主流的五种生活开源分布式架构,难免要对它们进行一下对比,亲们单从对机器学习算法的支持方面考虑如下。

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有而是在实际的使用过程中,特别是数据量比较大的状况下,就会老出 带宽低下的大现象。对大规模的机器学习计算,要能 通过分布式架构进行处置,本节将重点介绍一下目前比较流行的五种生活支持分布式机器学习工具,分别是Spark MLib和Tensorflow。

(1)安装pip。pip是Mac系统中的一另两个Python的安装工具,TensorFlow可不让能 通过pip自动安装,具体命令如下。

 > y<-1/(1+exp(-x))

最终的输出结果可不让能 通过输出查看器来显示,模型的评估模块如图1-7所示。

图1-4SPSS数据源

在使用阿里云机器学习平台进行实验的而是有这些 要能 注意,可能性在搭建数据预处置、特征工程和机器学习算法等环节时也有统统的组件供选着(AWS ML选着余地相对单一),统统要求使用者具备一定的机器学习基础。

可能性可能性安装了pip,可不让能 忽略五种生活步.

Amazon Web Service(AWS)是亚马逊在1006年推出的云计算服务,主要优势是要能以根据业务发展来扩展的较低可变成统统替代前期资本基础设施费用。根据亚马逊提供的数据,AWS可能性为全球 190 个国家和地区的企业提供支持。

这里导入的是UCI开源数据集的一组数据,是一另两个二分类的场景。利用这组数据做一另两个逻辑回归二分类的模型计算。把数据导入SPSS中,其中dioxide_A字段是目标列(目标列分为0和1五种生活值),这些 字段是特征列,如图7-5所示。

下面介绍如保对数据进行逻辑回归处置。其我我我觉得RStudio上边只要能 以下一行代码就可不让能 实现。

传统的Hadoop的MapReduce计算框架,在每次迭代的过程中都要能 对硬盘进行读写,统统就造成了很大的I/O消耗,降低了带宽。

1.1.1 SPSS

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进入操作界面,亲们可不让能 看后左边是一另两个个算法组件可供拖曳,把组件拖拽到上边的画布上,有而是按照算法逻辑连线,在最右边的设置框中定义每一另两个组件的参数。

(2)安装。本书的实验环境是Mac OX 10.11.1 EI Capitan系统。使用RStudio要能 首先安装R语言包,读者可不让能 去官方网站下载R语言,地址为https://www.r-project.org/,安装成功后,打开R看后的是一另两个命令行终端界面,如图1-9所示。

使用开源架构搭建算法平台可能性会提升自身对数据流转和算法订制方面的灵活性,有而是在集群运维以及算法开发方面的开销也会比较大。

前面介绍了TensorFlow的这些 概要和基本性能,接下来介绍搭建TensorFlow的实验环境,有而是跑通程序运行运行员们最熟悉的程序运行运行——Hello World。

阅读原文

abel是目标列,~表示除目标列以外的字段。

本次实验导入的是CSV格式文件,导入最好的土办法有五种生活,可不让能 使用RStudio提供的Import Dataset按钮,也可不让能 通过如下函数实现。

sudo pip install --upgrade virtualenv

从上向下看,同类有这些 业务上的需求,如搭建广告DSP系统、搭建商品推荐引擎。哪些地方地方业务场景的需求建立在底层的机器学习算法上,如同而是讲到的业务场景抽象的内容。

图1-17 深度图学习

(1)首先下载Spark,实验环境为Mac OS,要能 安装jdk。Spark下载地址为http://spark.apache.org/downloads.html,下载完成后解压,在命令行终端进入Spark目录,执行如下命令就可不让能 启动Spark。

下面简单介绍下TensorFlow的这些 特征。

(1)灵活性。TensorFlow的灵活性不只表现在对算法的支持上,也表现在架构方面。TensorFlow支持单机计算和分布式计算,一并也可不让能 将计算在CPU和GPU之间灵活切换。

图1-12 逻辑回归结果

link='logit'表示逻辑回归。

对数据集的支持方面,Spark MLib 支持本地的这些 向量和矩阵数据,一并支持底层的弹性分布式数据集(RDD)。RDD是分布式内存的一另两个抽象概念,提供五种生活深度图受限的内存模型,可不让能 看作Spark MLib 的一另两个对象,运行在内存中。

“EXP(B)”:变量的有时比。

相较于 AWS ML 的向导式算法模型搭建流程,如图1-20所示,阿里云机器学习平台采用拖拉拽的最好的土办法搭建实验流程,向导式的模型训练建立最好的土办法能更容易上手,有而是阿里云五种生活拖拉拽式的操作对实验的扩展性和自定义性更有保证。

用户可不让能 通过summary函数查看生成的模型。

1.2.2 TensorFlow

单机版机器学习工具

> plot(mylogit)

综上,一另两个单机版的TensorFlow就可能性安装成功,有而是跑通了Hello World实验。

逻辑回归的模型评估模块针对每一另两个特征也有多维度的表示。在哪些地方地方统计指标中,下面一另两个指标比较关键。

(3)运行实验。安装RStudio完成而是,本次实验可能性针对一份开源数据集进行逻辑回归模型训练实验。首先导入数据,RStudio支持多种数据格式的导入,累积格式可能性要能 安装对应的函数包。

图1-3 SPSS界面

1.2.1 Spark MLib

具体的操作步骤是首先安装Virtualenv,命令如下。

另外,用户还可不让能 通过R语言强大的图形展示功能查看一下模型的拟合状况。

TensorFlow,是一另两个开源的机器学习框架,是基于著名的DistBelief开发的。最初的TensorFlow由“谷歌大脑”团队的研发人员开发,是用来研究深度图神经网络的工具,有而是随着架构的不断完善,整个系统可能性被改造得可不让能 适用于多种不同的场景。

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1.简介

结果(见图1-12)中的Estimate字段统统生成的逻辑回归模型系数,亲们可不让能 得到最终的逻辑回归模型如下。

> data <- read.csv

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