Questions marquées «apache-spark»

Apache Spark est un système informatique en cluster open source qui vise à rendre l'analyse des données rapide - à la fois rapide à exécuter et rapide à écrire, initialement développé dans l'AMPLab de l'UC Berkeley.

16
agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
10
Spark, divisant de manière optimale un seul RDD en deux

J'ai un grand ensemble de données que je dois diviser en groupes selon des paramètres spécifiques. Je veux que le travail soit traité aussi efficacement que possible. Je peux imaginer deux façons de le faire Option 1 - Créer une carte à partir du RDD et du filtre d'origine def customMapper(record):...

apache-spark pyspark
10
Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et j'ai du mal à décider...

machine-learning algorithms random-forest linear-regression decision-trees machine-learning predictive-modeling forecast r clustering similarity data-mining dataset statistics text-mining text-mining data-cleaning data-wrangling machine-learning classification algorithms xgboost data-mining dataset dataset regression graphs svm unbalanced-classes cross-validation optimization hyperparameter genetic-algorithms visualization predictive-modeling correlation machine-learning predictive-modeling apache-spark statistics normalization apache-spark map-reduce r correlation confusion-matrix r data-cleaning classification terminology dataset image-classification machine-learning regression apache-spark machine-learning data-mining nlp parsing machine-learning dimensionality-reduction visualization clustering multiclass-classification evaluation unsupervised-learning machine-learning machine-learning data-mining supervised-learning unsupervised-learning machine-learning data-mining classification statistics predictive-modeling data-mining clustering python pandas machine-learning dataset data-cleaning data bigdata software-recommendation
10
Relation entre la convolution en mathématiques et CNN

J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du

machine-learning neural-network deep-learning cnn convolution machine-learning ensemble-modeling machine-learning classification data-mining clustering machine-learning feature-selection convnet pandas graphs ipython machine-learning apache-spark multiclass-classification naive-bayes-classifier multilabel-classification machine-learning data-mining dataset data-cleaning data machine-learning data-mining statistics correlation machine-learning data-mining dataset data-cleaning data beginner career python r visualization machine-learning data-mining nlp stanford-nlp dataset linear-regression time-series correlation anomaly-detection ensemble-modeling data-mining machine-learning python data-mining recommender-system machine-learning cross-validation model-selection scoring prediction sequential-pattern-mining categorical-data python tensorflow image-recognition statistics machine-learning data-mining predictive-modeling data-cleaning preprocessing classification deep-learning tensorflow machine-learning algorithms data keras categorical-data reference-request loss-function classification logistic-regression apache-spark prediction naive-bayes-classifier beginner nlp word2vec vector-space-models scikit-learn decision-trees data programming