MLbase: A Distributed Machine-learning System 阅读笔记

最新推荐文章于 2024-01-11 16:08:09 发布
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#机器学习

博主前几日读了一篇机器学习相关论文，并将笔记做成了PPT。
前几日读过的一篇论文，笔记做成了ppt。


3、Apache Spark：大数据处理的新力量
m2n3b4v5c6的博客
10-13 3
本文全面介绍了Apache Spark这一领先的大数据处理框架，涵盖其核心组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX的功能与交互关系。通过具体程序示例展示了Spark在分布式环境下的数据处理流程，并分析了Spark与Hadoop生态系统的替代关系。同时提供了搭建Spark学习环境的详细步骤，包括虚拟机配置和常用操作命令，帮助读者快速上手实践。最后总结了Spark的技术优势及其在批处理、流处理、SQL查询、机器学习和图计算方面的统一平台能力。
【分布式】分布式深度学习DDLs系统Review——分布式学习通俗理解Distributed Deep Learning Systems（最全面的论述）
点赞的都能无bug通过！
10-14 3247
分布式深度学习系统 (DDLS) 通过利用集群的分布式资源来训练深度神经网络模型。 DDLS 的开发人员需要做出许多决定，以在他们选择的环境中有效地处理他们的特定工作负载。 基于 GPU 的深度学习的出现、不断增加的数据集和深度神经网络模型，再加上集群环境中存在的带宽限制，要求 DDLS 的开发人员进行创新，以便快速训练高质量模型。 本blog概述了当代 DDLS 使用的不同技术，具体内涵请回读论文阐述。 一、什么是分布式深度学习/DDL？ 深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据.
分布式机器学习综述 A Survey on Distributed Machine Learning
最新发布
wq6qeg88的博客
01-11 2005
A Survey on Distributed Machine Learning KLOPPENBURG，荷兰代尔夫特理工大学 TIM VERBELEN, imec - Ghent University, Belgium TIM VERBELEN， imec - 比利时根特大学 JAN S. RELLERMEYER, Delft University of Technology, Netherlands JAN S. RELLERMEYER，荷兰代尔夫特理工大学 ACM Comput. Surv., Vol
《A Survey on Distributed Machine Learning》笔记
weixin_44332783的博客
05-15 1070
摘要：通过分布式系统进行机器学习，大概就是联邦学习吧 1.引言 通过分布式系统来增加并行和I/O带宽总量，第二节探讨机器学习的系统挑战以及如何采用高性能计算（HPC）的想法来加速和提高整个机器学习的可扩展性，第三节描述了分布式机器学习的参考架构；第四节介绍了最广泛使用的系统和库的生态，以及底层设计；第五节探讨了机器学习的主要挑战。 2.机器学习-高性能计算挑战？ 目前机器学习的实际应用包括对于Commodity Off-The-Shelf High Performance Computing（商..
论文阅读：From Distributed Machine Learning to Federated Learning: A Survey
三金samkam的博客
05-17 871
论文名字 From Distributed Machine Learning to Federated Learning: A Survey 来源 年份 2021.4.29 作者 Ji Liu, Jizhou Huang, Yang Zhou, Xuhong Li, Shilei Ji, Haoyi Xiong, Dejing Dou 核心点 ...
2015年《大数据》高被引论文Top10文章No.7——大数据机器学习系统研究进展（下）...
weixin_45585364的博客
02-27 487
2015年《大数据》高被引论文Top10文章展示【编者按】本刊将把2015年《大数据》高被引论文Top10的文章陆续发布，欢迎大家关注！本文为高被引Top10论文的No....
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33980459的博客
09-07 3935
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)   《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Ne...
机器学习----(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
奔跑的蜗牛
04-13 6053
注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》 介绍:使用卷积神经网络的图像缩放. 《Procee
Evan Spark与Ameet Talwalkar的MLbase：大数据与机器学习融合的三大趋势
Mlbase-Evan Spark和Ameet Talwalkar来自UC Berkeley的研究背景与发展趋势 在这个资源中，Evan Sparks和Ameet Talwalkar作为UC Berkeley的研究者，聚焦于深度学习与大数据领域中的三个关键趋势：大数据、分布式计算...
Mlbase-Evan Spark and Ameet Talwalker UC Berkeley
06-03
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，它允许计算机系统从数据中学习并作出决策或预测。机器学习通过算法的使用，让计算机能够识别模式，进行预测，并自我优化。 深度学习（Deep Learning）是机器...
Julia包BoltzmannMachines.jl深度解析：多峰深Boltzmann机器训练与评估
标签中的machine-learning、data-science、neural-networks、restricted-boltzmann-machine和deep-boltzmann-machine是该软件包相关的技术领域或模型类型。 最后，压缩包子文件的文件名称列表显示的...
LearnBase.jl：Julia中的机器学习包抽象新视角
LearnBase.jl可以和Julia生态系统中的其他机器学习库，如MLBase.jl、ScikitLearn.jl、MXNet.jl等，一起使用。LearnBase.jl作为一种抽象层，使得这些库之间的交互和互操作成为可能。例如，它可以帮助开发者从Scikit...
分布式系统(Distributed System)资料
尹成的技术博客
05-26 5327
分布式系统(Distributed System)资料《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解.《Distributed...
《大数据》第1期“专题”——大数据机器学习系统研究进展（下）
weixin_45585364的博客
06-08 326
6 跨平台统一大数据机器学习系统Octopus的研究设计6.1 Octopus的基本设计思想上述绝大多数大数据机器学习方法和系统都是基于特定平台构建的，难以集成和兼容现...
基于CNN的短文本分类实验 PPT
accomolate的专栏
03-18 6000
基于卷积神经网络的短文本分类实验，在搜狐新闻上取得了不错的分类效果，但情感分析的效果很差，需要继续改进。
练习使用Python+Scikit-learn预测航班延误
accomolate的专栏
01-21 5699
按照这篇博客的步骤进行。由于系统中没有安装PIG，故没有按文中的方式生成训练和测试数据，而是用Spark生成。系统环境为JDK 1.7，Spark 1.2.0， Scala 2.10.4，Python 2.7. Python最好使用集成安装包如Anaconda安装，会安装大部分扩展包。 1.  安装pydoop 可以使用pydoop库访问HDFS。下载后解压，在根目录执行 p
在Python集成开发环境中调用Spark MLlib
accomolate的专栏
01-14 3085
Python拥有众多优秀的机器学习库如Scikit-Learn，然而这些机器学习库都在单机上运行，不支持集群上的分布式机器学习。Spark MLlib是Spark的机器学习库，并且支持Python。
练习使用Spark and ML-Lib 预测航班延误
accomolate的专栏
01-20 2120
按照这篇博客的步骤进行。其中有些注意事项列在下面。系统环境为JDK 1.7，Spark 1.2.0， Scala 2.10.4。 1. 下载joda-convert 1.2, 将jar包加入IntelliJ IDEA的Library路径。 2. 下载joda-time, 将jar包加入IntelliJ IDEA的Library路径。
SparkR安装注意事项
accomolate的专栏
01-07 1247
系统环境为CentOS 6.5 + Spark 1.2.0。 首先安装R，去官方网站下载R for linux源码，目前最新版为3.1.2，解压缩后在根目录执行./configure。若出现错误“configure: error: --with-readline=yes (default) and headers/libs are not available”，则执行 yum instal
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