十二、机器学习系统设计笔记之大数据

最新推荐文章于 2025-04-07 09:14:26 发布
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博客主要围绕大数据展开，首先提及了解大数据，接着介绍用Jug程序包将处理流程分解成多个任务，最后阐述使用亚马逊AWS进行相关操作，涉及大数据处理的流程与工具应用。

1、了解大数据

2、用Jug程序包把你的处理流程分解成几个任务

3、使用亚马逊AWS

17.机器学习系统的设计
WJiaJiaBest的博客
07-30 569
机器学习系统的设计、类偏斜、查全率、召回率
机器学习之机器学习系统设计（吴恩达机器学习）
学习中
11-13 415
机器学习之机器学习系统设计（吴恩达机器学习）
机器学习系统设计与建议
weixin_30779691的博客
12-10 139
当我们在运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差,我们下一步可以 做什么? 1. 获得更多的训练实例——通常是有效的,但代价较大,下面的方法也可能有效,可 考虑先采用下面的几种方法。 2. 尝试减少特征的数量 3. 尝试获得更多的特征 4. 尝试增加多项式特征 5. 尝试减少归一化程度 λ 6. 尝试增加归一化程度 λ 我们不应该随机选...
《机器学习系统设计》之数据理解和提炼
Solomon1558的专栏
08-09 3252
前言：     本系列是在作者学习《机器学习系统设计》（[美] Willi Richert）过程中的思考与实践，全书通过Python从数据处理，到特征工程，再到模型选择，把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源http://download.youkuaiyun.com/detail/solomon1558/8971649。        第1章通过一个简单的例子介绍机器
大数据分析培训课程机器学习
yuuEva的博客
10-23 471
　　大数据分析培训课程机器学习这份简单易懂的指南对开始进行项目所需的所有机器学习先决条件进行了结构化概述，包括从导入和清除数据到建模和生产的完整数据管道。 　　我们都从考虑数据集或目标入手。一旦我们发现，收集或刮我们的数据，我们将其拉起，并见证了压倒性的视线号码，更多号码，类别，也许有些话无情的细胞!幼稚的想法摆在我们的脑海中，利用我们的机器学习能力来处理这种纠结的混乱……但是快速搜索显示了在训练模型之前我们需要考虑的许多任务 ! 　　一旦克服了不守规矩的数据带来的冲击，我们就会寻找与强大的克星战斗的方
机器学习的系统设计
weixin_30539625的博客
09-04 176
ng的ml-003中11_XI._Machine_Learning_System_Design第二个视频中着重说明了如何开始设计系统： 首先需要以最快速的做一个你当前能力能够做到的系统： 然后画出learning curve，来查找是过拟合还是欠拟合，然后进行下一步，但是很多时候我们发现我们需要手动的去观察最后到底是哪些样本上分类错误了，这时候需要错误分析（这节主要说的就是这个） ...
机器学习的设计
123
06-02 600
1. 如何构建一个机器学习算法 构建一个学习算法的推荐方法为： 1). 从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法 ; 2). 绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择 ; 3). 进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例，看看这些实例是否有某种系统化的趋势 . 2. ...
基于Python语言的大数据与机器学习学习资源整合设计源码
04-11
本项目为Python语言编写的综合学习...内容涵盖大数据核心组件、Python机器学习与数据分析、Linux系统、操作系统、算法和网络等多个领域，旨在为学习者提供全面的学习笔记、电子书、视频资源、优质博客、网站和工具集。
软考系统架构设计师之大数据与人工智能笔记
DKPT的博客
04-07 821
大数据与人工智能是系统架构设计师考试的核心技术领域，需掌握其架构设计方法、关键技术及实际应用。备考时应结合理论（如分布式系统、机器学习原理）与实践（如Kubernetes部署AI服务），同时关注行业趋势（如云原生AI、边缘智能）。通过系统化学习与案例分析，可有效提升应试能力，应对考试中的综合题型与论文写作。
记录阅读各类paper的想法笔记（关注体系结构，机器学习系统，深度学习，计算机视觉）
最新发布
08-20
在当今的计算机科学领域，体系结构、机器学习系统、深度学习和计算机视觉是前沿研究的关键方向，它们不仅推动了科技的进步，还极大地影响了日常生活。为了深入理解这些领域，记录阅读各种学术论文（paper）的心得...
精选资源
大数据专业的机器学习ppt+笔记+作业等（课设&实训&大作业&项目）
09-19
项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全领域），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助...
清华MOOC_大数据机器学习_笔记_第一章 概述
hqy的草稿本
04-04 716
第一章 概述1.机器学习定义2.机器学习的相关概念3.人工智能的三种学习方法或系统4.机器学习与数据挖掘和统计学习的关系5.机器学习的发展历程6.大数据机器学习的特点7.推荐书目 1.机器学习定义 维基百科：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从...
机器学习之推荐系统
06-09
白话文理解机器学习之推荐系统及协同过滤算法，通过给出两种方式实现机器学习之推荐系统
机器学习系统设计（Machine learning system design）
weixin_45735242的博客
07-15 4493
目录确定执行的优先级误差分析不对称性分类的误差评估精确度和召回率的权衡机器学习数据 确定执行的优先级 垃圾邮件分类器： 左边：垃圾邮件（标签1），可能故意拼写一些错误的单词。 右边：非垃圾邮件（标签0）。 一种选择邮件特征向量的方法： 通过选择一个单词列表，然后建立一个向量，向量的内容是对应于单词是否出现。 在实际中的做法是，在训练集中挑选出出现频率最高的n个单词，n一般在10000到50000的范围。 问题：如何在有限的时间下，让分类器具有高精准度和低错误率？ 一种方法是收集大量数据。（Honey p
机器学习系统设计
Linias的博客
09-07 1147
机器学习系统设计   以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。 为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量xx。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。     误差分析 **构建一个学习算法的推荐方法为： 1. 从一个简单的能快速实现的算法...
机器学习入门（9）——机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)
strivequeen的博客
07-18 296
误差分析（Error Analysis） 构建一个学习算法的推荐方法为： 从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法 绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择 进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的样本，看看这些样本是否有某种系统化的趋势 误差分析并不总能帮助我们判断应该采取怎样的行动。有时我们需要尝试不同的模型，然后进行比较，在模型比较时，用数值来判断哪一个模型更好更有效，通常我们是看交叉验证集的误差。 推荐在交叉验证集上来实
吴恩达机器学习（九）—— 机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)
weixin_44159487的博客
03-17 1068
1、首先要做什么(Prioritizing What to Work On) 本节节首先介绍在实际工作过程中，应该先处理哪些事情。 以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。 首先要做的决定是如何选择并表达特征向量
机器学习笔记（十一） 机器学习系统的设计
为取经而来的博客
12-19 455
1.工作的优先级    以垃圾邮件分类器算法为例进行讨论：    为了解决问题，我们首先要决定如何表达特征向量 x。选择一个由 100 个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现（出现为 1，不出现为 0），获得特征向量。    为了构建这个分类器算法，我们可以：    （1）收集更多的数据，有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本；    （2）开发一系列复杂的特征
机器学习与系统设计：github学习笔记与资源分享
从描述中我们可以得知，这份资料详细地分类了机器学习以及leetcode相关的学习材料，涵盖了数学基础、概率统计、机器学习理论、系统设计以及大型系统架构设计等诸多方面，这些内容对于准备系统设计面试非常有帮助。...
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