使用Scala编写控制局域网上网软件的机器学习算法
在当今数字化世界中，对于使用控制局域网上网软件控制上网活动的需求越来越迫切。无论是家庭、学校还是企业，都需要有效的方法来监控和管理用户在局域网上的上网行为。本文将介绍如何使用Scala编写机器学习算法来实现这一目标，同时提供一些代码示例来说明具体的实现方式。 首先，我们需要收集局域网上网活动的数据。这些数据可以包括用户访问的网站、访问时间、访问持续时间等。一种常见的方法是通过网络流量监控...
机器学习（三）--- scala学习笔记
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似Java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果...
《Scala机器学习》一一导读
前 言 这是一本关于机器学习的书，它以Scala为重点，介绍了函数式编程方法以及如何在Spark上处理大数据。九个月前，当我受邀写作本书时，我的第一反应是：Scala、大数据、机器学习，每一个主题我都曾彻底调研过，也参加了很多的讨论，结合任何两个话题来写都具有挑战性，更不用说在一本书中结合这三个主题。这个挑战激发了我的兴趣，于是就有了这本书。并不是每一章的内容都像我所希望的那样圆满，但技术每天....
《Scala机器学习》一一3.6 运行Hadoop的HDFS
3.6 运行Hadoop的HDFS没有分布式存储的分布式框架是不完整的。HDFS是其中的一种分布式存储。即使Spark在本地模式下运行，它仍然可以在后台使用分布式文件系统。与Spark将计算任务分解成子任务一样，HDFS也会将文件分成块，并将它们存储在集群上。为了实现高可用性（High Availability，HA），HDFS会为每个块存储多个副本，副本数称为复制级别，默认为三个（见图3-5）....
《Scala机器学习》一一3.7 总结
3.7 总结本章概述了Spark/Hadoop以及它们与Scala和函数式编程的关系。重点介绍了一个经典的单词计数的例子，它是用Scala和Spark来实现的，并以单词计数和流为例介绍了Spark生态系统的高级组件。通过本章的学习，读者已经具备有了用Scala/Spark实现经典的机器学习算法的知识。下一章将开始介绍监督学习和无监督学习，这是对基于结构数据的学习算法的传统划分。
《Scala机器学习》一一3.5 Spark的性能调整
3.5 Spark的性能调整虽然数据管道的高效执行是任务调度器优先考虑的，这是Spark驱动的一部分，有时Spark需要人为给出一些提示。Spark调度主要与两个参数有关：CPU和内存。当然其他资源（如磁盘和网络I/O）也在Spark性能方面发挥重要作用，但目前Spark、Mesos或YARN都不能主动管理它们。要监控的第一个参数是RDD的分区数，可以从文件中读取RDD时明确指定。常见的Spar....
《Scala机器学习》一一3.4 机器学习库
3.4 机器学习库Spark是基于内存的存储系统，它本质上能提高节点内和节点之间的数据访问速度。这似乎与ML有一种自然契合，因为许多算法需要对数据进行多次传递或重新分区。MLlib是一个开源库，但仍有一些私人公司还在不断按自己的方式来实现MLlib中的算法。在第5章会看到大多数标准机器学习算法可以表示为优化问题。例如，经典线性回归会最小化回归直线与实际y值之间的距离平方和： 其中，是由下面的线性....
《Scala机器学习》一一3.3 应用
3.3 应用下面会介绍Spark/Scala中的一些实际示例和库，具体会从一个非常经典的单词计数问题开始。3.3.1 单词计数大多数现代机器学习算法需要多次传递数据。如果数据能存放在单台机器的内存中，则该数据会容易获得，并且不会呈现性能瓶颈。如果数据太大，单台机器的内存容纳不下，则可保存在磁盘（或数据库）上，这样虽然可得到更大的存储空间，但存取速度大约会降为原来的1/100。另外还有一种方式就是....
《Scala机器学习》一一3.2 理解Spark的架构
3.2 理解Spark的架构并行化是将工作负载划分为在不同线程或不同节点上执行的子任务。下面介绍Spark实现并行化的原理，以及它如何管理子任务的执行和子任务之间的通信。3.2.1 任务调度Spark工作负载的划分由弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）的分区数决定，这是Spark的基本抽象和管道结构。RDD是一种可并行操作的、不可变元素的分区集合....
《Scala机器学习》一一第3章 使用Spark和MLlib
**第3章使用Spark和MLlib**上一章介绍了在全局数据驱动的企业架构中的什么地方以及如何利用统计和机器学习来处理知识，但接下来不会介绍Spark和MLlib的具体实现，MLlib是Spark顶层的机器学习库。Spark是大数据生态系统中相对较新的成员，它基于内存使用而不是磁盘来进行优化。数据仍然可以根据需要转储到磁盘上，但Spark只有在明确指示这样做或活动数据集不适合内存时才会执行转储....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
Scala更多机器学习相关
开发与运维
集结各类场景实战经验，助你开发运维畅行无忧
+关注