scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

This list is not exhaustive - help expand it! Social Tagging Systems Research Group Source Year Obtained Availability Contact References CiteULike Oversity Ltd. Primary Daily Snapshots Via Download after Email (link) Richard Cameron   Bibsonomy KDE P

https://github.com/mattbane/RecommenderSystem http://grouplens.org/datasets/movielens/ KDDCUP-2012官网 From kdnuggets Data repositories AWS (Amazon Web Services) Public Data Sets, provides a centralized repository of public data sets that can be seamle

Apache Spark提供了强大的API,以便使开发者为使用复杂的分析成为了可能.通过引入SparkSQL,让开发者可以使用这些高级API接口来从事结构化数据的工作(例如数据库表,JSON文件),并提供面向对象使用RDD的API,开发只需要调用相关 的方法便可使用spark来进行数据的存储与计算.那么Spark1.6带给我们了些什么牛逼的东西呢? 额... Spark1.6提供了关于DateSets的API,这将是Spark在以后的版本中的一个发展趋势,就如同DateFrame,DateSet

In two previous blog posts I discussed some techniques for visualizing relationships involving two or three variables and a large number of cases. In this tutorial I will extend that discussion to show some techniques that can be used on large datase

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集 海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

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Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. tf.data 模块包含一组类,可以让你轻松加载数据,操作数据并将其输入到模型中.本文通过两个简单的例子来介绍这个API 从内存中的numpy数组读取数据. 从csv文件中读取行 基本输入 对于刚开始使用tf.data,从数组中提取切片(slices)是最简单的方法. 笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn,该函数将数据传输到Estimator中: def train_input_fn(fe

The Microsoft Research Outreach team has worked extensively with the external research community to enable adoption of cloud-based research infrastructure over the past few years. Through this process, we experienced the ubiquity of Jim Gray’s fourth

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代

文章标题 Introducing Apache Spark Datasets 作者介绍 Michael Armbrust, Wenchen Fan, Reynold Xin and Matei Zaharia 文章正文 Developers have always loved Apache Spark for providing APIs that are simple yet powerful, a combination of traits that makes complex analys

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Datasets and Estimators are two key TensorFlow features you should use: Datasets: The best practice way of creating input pipelines (that is, reading data into your program). Estimators: A high-level way to create TensorFlow models. Estimators includ

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