10、机器学习框架Mahout

最新推荐文章于 2024-01-21 03:44:11 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-21 03:44:11 发布 · 403 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文主要介绍了Mahout的安装配置及测试过程，并深入探讨了Mahout中常用的机器学习算法，包括聚类算法、分类算法以及协同过滤算法等内容。


机器学习的概念和使用场景


Mahout的安装与测试


Mahout的解析聚类算法


解析分类算法


协同过滤算法等常用算法

Mahout机器学习算法库原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-30 1344
Mahout机器学习算法库原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 什么是Mahout Apache Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库,主要基于Apache Hadoop构建。它旨在通过利用分布式计算资源,为
Mahout是什么？（一）
weixin_33701617的博客
04-06 330
      　　不多说，直接上干货！ http://mahout.apache.org/            　　Ｍahout是Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目。 　　 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。 　　 Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、...
Mahout机器学习领域分布式计算框架
10-21
Mahout机器学习领域分布式计算框架，详细介绍PPT
mahout学习
坚持到底
11-27 1834
Mahout 是机器学习和数据挖掘的一个分布式框架，区别于其他的开源数据挖掘软件，它是基于hadoop之上的； 所以hadoop的优势就是Mahout的优势。Mahout用map-reduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 一. 配置maven：             1.   下载maven，http://maven.apache.org/download.cgi  ，
大数据处理的框架hadoop和mahout
05-18 187
使用apache的 mahout 可以和hadoop结合使用 是一个不错的数据挖掘工具
【用户行为分析】【Mahout】调研学习之一：分析算法简要总结
雷雨中的双桅船
10-13 1858
引言：Mahout是什么Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员，是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品，同时也是我认为Hadoop家族中，最有竞争力，最难掌握，最值得学习的一个项目之一。Mahout为数据分析人员，解决了大数据的门槛；为算法工程师，提供基础的算法库；为Hadoop开发人员，提供了数据建模的标准；为运维人员，打通了和Hado
学习ApacheMahout：一个机器学习框架
AI天才研究院
01-21 1102
1.背景介绍 1. 背景介绍 Apache Mahout 是一个开源的机器学习框架，它可以帮助我们解决大规模数据的分类、聚类、推荐等问题。它的核心设计理念是基于分布式计算框架 Hadoop 和 MapReduce，可以处理大量数据，提高计算效率。 Apache Mahout 的发展历程可以分为以下几个阶段： 2006年，Yahoo! 公司开源了 Mahout 项目，以便共享自己的机器学习...
机器学习框架简述
qq_42692756的博客
08-22 4419
机器学习框架意味着一个能够整合包括机器学习算法在内的所有机器学习的系统或方法，使用户最有效的使用它们。具体来讲，这包括数据表示与处理的方法、表示和建立预测模型的方法、评价和使用建模结果的方法。 在所有可用的机器学习框架中，着重于迭代算法和交互处理的框架被公认为是最好的，因为这些特性可以促进复杂预测模型估计和研究人员与数据间的良好交互。当下，优秀的机器学习框架依旧需要包含大数据功能...
机器学习框架_[AI]十个机器学习框架
weixin_40002336的博客
12-15 2418
From：布加迪 & 51CTO了解的一些优秀机器学习框架：1. Keras为了简化深度学习模型的创建，开源软件库Keras于2015年开发而成。该软件框架用Python编写，非常适合部署在其他AI技术上，比如TensorFlow、Theano和微软认知工具包。Keras凭借模块化和易扩展性吸引用户，以提供更好的移动应用软件开发解决方案。该框架很适合机器学习库作为人工智能测试工具的需求，可...
精选资源
01、机器学习、Mahout与Hadoop的过去，现在与未来
02-07
然而，随着时间的推移，Mahout的发展遇到了挑战，比如与其他大数据工具的集成问题，以及对更现代机器学习框架（如Spark MLlib）的竞争。这促使Mahout进行了重大更新，引入了对Spark的支持，并将重心转向提供可组合的...
Mahout-机器学习资源
03-14
Mahout是一个利用Apache Hadoop进行大规模机器学习算法的框架。Mahout致力于提供易于使用的可扩展机器学习算法，这些算法可以处理大数据集。作为分布式计算系统的补充，Mahout使用MapReduce编程模型来分解复杂的问题...
有助于你掌握机器学习的十三个框架
博客
09-05 2253
原文：13 frameworks for mastering machine learning 作者：Serdar Yegulalp 译者：夜风轻扬 译者注：作为人工智能的重要分支，机器学习得到越来越多的应用，如何更快地掌握这门技术，这篇文章也许会给你打开一扇大门，下面是译文：在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的G...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
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