GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…

GraphLab介绍 原文链接:http://blog.jasonding.top/2015/06/08/Machine%20Learning/%E5%BC%80%E6%BA%90%E5%9B%BE%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%A1%86%E6%9E%B6GraphLab%E4%BB%8B%E7%BB%8D/ GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架,框架使用C++语言开发实现.该框架是面向机器学习…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始的一个C++项目,这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012)[ppt] 后续会介绍GraphLab加强版PowerGraph (v. 2.2)的内…

在网上看到coursera有机器学习的课程,正好再学习学习,温固一下,还有很多其他的课程也很好.收费的哟! 手机APP和网站收取的费用有差异,网站上要便宜一下,费用差的挺多的,果断在网站上支付了. 有兴趣的同学可以学一下,推荐,老师也是国外的老师,课程还是蛮精良的,不用担心听不懂,有中文字幕.注:第一个课程是中文字幕,后面的课程都是英文字幕,根据自己的英语能力,选择是否学习. 这里是coursera的网址: https://www.coursera.org/ 学习的环境用的是GraphLab,所…

最近在做文本处理知识的梳理,关注了CMU提出的GraphLab开源分布式计算系统 这是关于GraphLab的PPT:Distributed GraphLab『 http://cheng-qihang-shenzhen.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/thesis%2ftest_processing%2fdistributed%20graphlab.pdf 』 这是CMU的Select实验室发布的一片相关论文:GraphLab A Distributed Framewor…

大规模图数据计算引起了许多知名公司的关注,微软提出了用于图数据匹配的Horton - Querying Large Distributed Graphs(Link:http://research.microsoft.com/en-us/projects/ldg/),Google提出了适合复杂机器学习的分布式图数据计算Pregel框架,但不开源,CMU提出了GraphLab开源分布式计算系统.最近在研究图数据计算问题,找到一篇不错的文章比较Pregel和GraphLab. 原文来自:http://…

前人走过的路不用再走,慢慢加上一些工具的链接 GraphLab Create安装,链接地址: http://www.imooc.com/article/18094?block_id=tuijian_wz 近期有很多同学反映在安装GraphLab Create时经常会出现一些错误.因为我在视频中讲的是MAC版本的安装,对于其他的操作系统我并没有提及,其实GraphLab Create的安装对于Windows,Linux和MAC系统的安装方法都是一样的.但是对于具体的系统配置有一些要求,我在这里解释…

写在前面 GraphLab Create 是一款机器学习的函数库,其中的SFrame也是十分强大的数据管理工具.它允许直接从硬盘中读取数据,免于将数据全部加载到内存中.这就使得对于大数据的处理成为可能.这也是相对于scikit-learn的一个最大优点,我们知道,scikit-learn是只能读取内存中的数据. 2018-4-29:GraphLab Create一款机器学习中不错的函数库,集成了Jupyter Notebook这款好用的IDE,Notebook用于机器学习/数据统计/分析/建模等…

转自:https://www.cnblogs.com/txq157/p/5978747.html 1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark…