photon ml:Apache Spark上的可扩展机器学习库 源码
光子机器学习(Photon ML) 查看我们的。 Photon ML是基于Apache Spark的机器学习库。 它最初是由LinkedIn机器学习算法团队开发的。 当前,Photon ML支持训练不同类型的(GLM)和(GLMM / GLMix模型):逻辑,线性和泊松。 特征 广义线性模型 线性回归 逻辑回归 泊松回归 GAME-广义加性混合效应 GAME算法使用坐标下降来扩展到传统的GLM之外,以进一步提供实体(每个用户,每个项目,每个国家等)的系数(在统计资料中也称为随机效应)。 它设法将模型训练的规模扩展到数千亿个系数,同时仍可在Spark的框架内解决。 例如,用于电影推荐的GAME模型可以公式化为(固定效果模型+每个用户随机效果模型+每个电影随机效果模型+用户电影矩阵分解模型)。 有关GAME模型的更多详细信息,请参见。 Photon ML当前支持的GAME模型的类型是G
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photon-ml:Apache Spark上的可扩展机器学习库
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poisson_test.avro
3.18MB
logistic_regression_train.avro
5.79MB
poisson_train.avro
9.53MB
a9a
2.22MB
logistic_regression_train.avro
5.79MB
poisson_train.avro
9.53MB
a9a
2.22MB
part-00001.avro
5.13MB
part-00000.avro
3.52MB
part-00001.avro
6.86MB
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