GraphLab: A New Framework For Parallel Machine Learning

最新推荐文章于 2025-08-22 11:20:25 发布
最新推荐文章于 2025-08-22 11:20:25 发布
阅读量374 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 graphlab 并行 框架
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42852136/article/details/86681289
本次分享深入探讨了GraphLab的最新进展,包括其在大规模图数据分析和机器学习领域的应用。GraphLab是一个高性能的并行计算框架，专为处理大规模图数据而设计。它提供了一系列高效的算法，用于图分析、社区检测、推荐系统等场景。通过实际案例，我们展示了如何使用GraphLab进行数据预处理、特征工程和模型训练，以解决复杂的数据科学问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GraphLab:新的面向机器学习的并行框架
cs870101的专栏
10-15 1万+
欢迎访问我的博客阅读：http://androidfuture.com/blog/?p=215  1.1 GraphLab简介 在海量数据盛行的今天，大规模并行计算已经随处可见，尤其是MapReduce框架的出现，促进了并行计算在互联网海量数据处理中的广泛应用。而针对海量数据的机器学习对并行计算的性能、开发复杂度等提出了新的挑战。 机器学习的算法具有下面两个特点：数据
阅读论文：Distributed GraphLab
kevinsf1993的博客
04-18 1300
这个星期阅读了一篇12年在期刊PVLDB上发表的一片论文《Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mining in the Cloud》。虽然现在主流的数据并行处理框架，例如Mapreduce，在处理大规模数据时显得方便和实用，但是它们并不支持一些重要的机器学习和数据挖掘的算法，从而使整个系统处理数据的效率低
一周一论文（翻译）—— [PVLDB 12] Distributed GraphLab A Framework for Machine Learning 分布式机器学习图计算框架
Master-TJ的个人博客
06-13 2269
摘要        虽然高级别数据并行框架，像MapReduce，简化了大规模数据处理的设计和实现的系统，他们没有自然或有效地支持许多重要数据挖掘和机器学习算法并且导致学习系统效率低下。为了帮助填补这一重要空白，我们介绍了GraphLab框架，它自然表达异步的， 动态的，并行图计算，同时在共享内存设置上确保数据一致性和实现高度的并行性能。在本文中，我们扩展GraphLab框架到更具挑战性的分布式环...
机器学习并行化(parallel machine learning)
热门推荐
u013818406的博客
06-17 1万+
最近实习任务除了用公司内部机器学习平台(tensorflow引擎)跑模型就是调研一下浅层机器学习算法的并行与分布式，稍微做个总结 浅层机器学习中能够应用并行或者分布式的方面 1.1 ModelAssessment with Cross validation 相信对机器学习比较熟的都经常用交叉验证，简单解释一下就是把样本划分为n块相同大小的，选一些出来做训练集，剩下的做验证集，比较常见的是就留
【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
大熊
06-08 3768
《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 Neural Networks: An Overview》介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学...
PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （飞桨核心框架，深度
08-10
PArallel Distributed Deep LEarning（飞桨）是中国百度公司推出的深度学习平台，它是一个全面的深度学习框架，旨在为工业级应用提供高效的训练和部署解决方案。该框架的设计兼顾了灵活性和易用性，支持从单机到...
Parallel extreme learning machine for regression based on MapReduce
02-21
For regression problem, extreme learning machine (ELM) can get better generalization performance at a much faster learning speed. However, the enlarging volume of datasets makes regression by ELM on ...
Scala:Applied Machine Learning
03-04
Get to know the best practices to incorporate new Big Data machine learning in your data-driven enterprise and gain future scalability and maintainability Who This Book Is For This Learning Path is ...
Packt Building Machine Learning Projects with TensorFlow
09-17
In recent years, machine learning has changed from a niche technology asset for scientific and theoretical experts to a ubiquitous theme in the day-to-day operations of the majority of the big ...
重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
wer0735的博客
01-06 7823
转载：http://blog.youkuaiyun.com/zhongwen7710/article/details/45331915 《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 Learnin
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
Chen Yuanshen的专栏
09-04 1万+
《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 Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
分布式系统学习
jason_cuijiahui的博客
08-27 2058
1. 负载均衡 2. 分布式缓存 3. 分布式文件系统/CDN 4. 分布式RPC 5. 分布式数据库/Nosql 6. 分布式消息中间件 7. 分布式session问题
机器学习--决策树2
JYB0918的博客
08-19 547
决策树的进化之路：从ID3到CART的算法优化 决策树算法经历了从ID3到C4.5再到CART的演进过程，逐步解决了前代算法的局限性。ID3采用信息增益划分节点，但容易偏好多值特征；C4.5引入增益率进行平衡；CART则改用计算更简单的基尼指数。针对连续值特征，决策树通过离散化处理实现有效划分。此外，预剪枝和后剪枝技术能有效防止过拟合。实际应用中，合理设置criterion、max_depth等参数对模型性能至关重要。这些算法改进体现了机器学习追求简单而准确的核心思想。
线性回归笔记
最新发布
2402_88703635的博客
08-22 569
线性回归是一种基于最小二乘法的预测建模技术，通过构建自变量与因变量的线性关系进行预测。文章介绍了线性回归的核心思想、一般形式、评估指标（SSE、MSE、R²）和参数估计方法，重点阐述了多元线性回归与简单线性回归的区别与联系。线性回归具有解释性强、计算高效的优点，广泛应用于房地产定价、医学研究和市场营销等领域。最后说明了sklearn库中线性回归算法的实现方法及其参数作用。
198种组合算法+双重优化BP神经网络+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，粉丝必备！
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-19 1574
198种组合算法+双重优化BP神经网络+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，粉丝必备！
【知识杂记】方差、标准差、均方误差、均方根误差与平均绝对误差，概念、计算公式、物理意义
qq_45976653的博客
08-20 620
摘要 方差和标准差衡量数据围绕平均值的离散程度，其中标准差还原了原始单位。均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）评估预测值与真实值的偏差，RMSE解决了MSE单位不一致的问题。平均绝对误差（MAE）使用绝对值计算误差，对异常值更稳健。MSE和RMSE对大误差敏感，而MAE虽鲁棒但不可微。这些指标在统计分析和机器学习中各有优劣，需根据具体场景选择使用。
【机器学习】SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)，合成少数类过采样是什么？
weixin_44174312的博客
08-19 953
SMOTE（合成少数类过采样技术）是一种用于解决类别不平衡问题的算法，通过为少数类生成合成样本来提高分类器的召回率和macro-F1值。其核心原理是在少数类样本及其近邻之间线性插值生成新样本。适用于连续数值特征且类别极不平衡的场景，但需注意可能增加误报率（FPR）或放大噪声。使用时需避免数据泄漏，可通过imblearn.Pipeline实现。变体如SMOTE-NC适用于混合特征，Borderline-SMOTE关注类边界，SMOTEENN可清洗噪声。在课题中，SMOTE能提升分类效果，但需权衡FPR与运行代
数据清洗（Data Cleansing）——机器学习深度学习所需数据的清洗实战案例 （结构清晰、万字解析、完整代码）包括机器学习方法预测缺失值的实践
2302_78022640的博客
08-19 1026
加载你自己写的缺失值处理工具模块。核心思想：所有负责“基于训练集拟合并填充训练集”；与之配套的负责“用训练阶段学到的统计量/模型去填充测试集”。这样可以避免把测试集信息泄露到训练阶段。train_fill：基于训练集“学规则 + 填训练集”。test_fill：沿用训练集规则，填充测试集。简单剔除：CCA（删除有缺失的行）。统计填充：均值 / 中位数 / 众数。机器学习预测填充：线性回归（线性假设） / 随机森林（非线性、鲁棒）。这样设计的好处：不同方法可以随时替换，实验对比。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值