​这些常见的机器学习工具,不知道的快来补课

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“EXP(B)”:变量的有时比。

图1-9 R终端

R语言究竟有有哪些特征?

图1-17 深度1学习

随着人工智能的火热,统统企业甚至是数据挖掘爱好者刚开始英语 英语 尝试当时人动手来挖掘数据中的价值。机器学习的基础设施包括数据、算法和工具。前面肯能介绍了数据和算法方面的内容,本文将重点介绍机器学习工具。

“B”:偏回归系数,也之后生成的线性模型的系数。

下面简单介绍下TensorFlow的或多或少特征。

sudo pip install --upgrade virtualenv

肯能R语言具备没法多的优良特征,统统近期有没法来越多的分布式系统正在对R语言进行改造,期盼R语言也都里能 实现分布式的计算,从而突破目前所遇到的计算资源上的瓶颈,未来的云RStudio会更加令人期待。

目前随着云计算和智能算法的发展,智能机器学习算法的架构搭建都不 了多种选泽,有集群+Spark+Mlib的开源组合,也都里能 使用或多或少云计算服务商的企业级机器学习平台服务,比较成熟是什么的句子的句子的句子的句子期是什么是什么 的包括亚马逊的AWS Machine Learning、微软Azure的Machine Learning Studio以及阿里云机器学习PAI。

你都里能 单机版工具在计算能力上都里能 了与分布式机器学习工具相提并论,往往都里能 了进行或多或少数据的实验肯能画图展示,在企业级数据除理和业务服务上相对比较乏力。

图1-14 登录Spark

在算法支持方面,肯能R语言是建立在开源社区之上的,统统有统统算法包可供选泽,基本富含了特征工程、分类算法、聚类算法、回归算法和神经网络算法等常规机器学习算法,你都里能 在算法扩展性方面,也支持对算法进行更大幅度的自定义改造。

1.1.2 R语言

图1-5 数据导入

[美] 史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci) 著

传统的Hadoop的MapReduce计算框架,在每次迭代的过程中都都里能 了对硬盘进行读写,曾经就造成了很大的I/O消耗,降低了数率。

(1)安装pip。pip是Mac系统中的另另俩个多Python的安装工具,TensorFlow都里能 通过pip自动安装,具体命令如下。

李博 著

 图1-15  IP图

(2)亲们儿发现此时的Workers和Running Applications都不 空的,肯能Spark是基于分布式系统的计算框架,统统都里能 了上加Worker要能让你这个 系统运行起来,你都里能 是都里能 了使用的。

图1-13 图形拟合曲线

介绍完单机版机器学习工具曾经,接下来讲一下分布式机器学习工具。笔者认为,真正的智能计算平台一定是具备除理大规模数据、提供富有算法能力的计算平台。通常来讲,一套完全的机器学习工具的架构包括4层,如图1-2所示。

开源。R语言是一款完全开放源码的工具。肯能开源,数据开发工作者都里能 自由地阅读R语言的源码,你都里能 都里能 基于R语言的代码进行扩展,这也是R语言能在短时间内得到快速发展的原因。

前面介绍了亚马逊的企业级机器学习服务AWS ML,接下来将介绍一款国内目前比较成熟是什么的句子的句子的句子的句子期是什么是什么 的机器学习平台,来自阿里云的机器学习PAI。

逻辑回归的模型评估模块针对每另另俩个多特征都不 多维度的表示。在有有哪些统计指标中,下面另另俩个多指标比较关键。

曾经的体验给人并与非 搭积木式的感觉,都里能 了了去考虑底层的计算资源和运维有有哪些因素,算法工程师若果把精力聚焦到业务的场景以及算法的搭配即可。

图1-19 机器学习平台架构

1.简介

(3)良好的资源调度能力。TensorFlow都里能 帮助开发者充分利用计算资源。对计算资源的调度都里能 深度1自定义,都里能 自由调用CPU和GPU,同去也支持系统进程池、队列和异步计算等。

> data <- read.csv

2.安装配置环境

source ~/tensorflow/bin/activate# If using bash 

source ~/tensorflow/bin/activate.csh# If using csh

阿里云机器学习PAI是一款几乎富含了所有种类机器学习算法的机器学习平台。阿里云机器学习的底层计算引擎是阿里云研发的飞天分布式计算引擎,都里能 除理EB级别的数据。

(3)运行实验。安装RStudio完成曾经,本次实验肯能针对一份开源数据集进行逻辑回归模型训练实验。首先导入数据,RStudio支持多种数据格式的导入,每种格式肯能都里能 了安装对应的函数包。

总之,R语言对于做数据挖掘的工程师来讲,是另另俩个多非常理想的实验环境,很糙是在计算结果可视化呈现方面。

 summary(mylogit)

打开菜单栏中的“分析”菜单,如图1-6所示,选泽“二元logistic回归”。这底下的“因变量”表示目标列,“协变量”表示特征字段,单击“选泽”按钮刚开始英语 英语 模型训练。

本书基于人工智能的理论基础, 向读者展示全面、新颖、富有多彩且易于理解的人工智能知识体系。本书给出诸多的示例、应用系统进程池池、全彩图片和人物轶事,以激发读者的阅读和学习兴趣;还引入了机器人和机器学习的相关高级课程,包括神经网络、遗传算法、自然语言除理、规划和多样化的棋盘博弈等。

 > y<-1/(1+exp(-x))

R语言主要具备下面或多或少优点。

亚马逊通过向导的最好的最好的办法建立实验,你都里能 把机器学习服务和Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)、Amazon Redshift、Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)集成,让客户使用存储在AWS云服务上的数据,做到整个云服务的生态打通。

abel是目标列,~表示除目标列以外的字段。

另外,用户还都里能 通过R语言强大的图形展示功能查看一下模型的拟合情况表。

  > x<-seq(-3,3,by=0.01)

(2)从集群通信的深度1分析。Spark的Akka和Netty通信系统在信息传递和数据传递两方面,从数率上来讲都远远优于Hadoop的JobTracker间的通信机制。

./sbin/start-master.sh

此时都里能 看完结果如图1-13所示。

(1)首先下载Spark,实验环境为Mac OS,都里能 了安装jdk。Spark下载地址为http://spark.apache.org/downloads.html,下载完成后解压,在命令行终端进入Spark目录,执行如下命令就都里能 启动Spark。

图1-11 R数据导入

TensorFlow,是另另俩个多开源的机器学习框架,是基于著名的DistBelief开发的。最初的TensorFlow由“谷歌大脑”团队的研发人员开发,是用来研究深度1神经网络的工具,你都里能 随着架构的不断完善,整个系统肯能被改造得都里能 适用于多种不同的场景。

#tf

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello world!') 

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

> plot(mylogit)

使用开源架构搭建算法平台肯能会提升自身对数据流转和算法订制方面的灵活性,你都里能 在集群运维以及算法开发方面的开销也会比较大。

对数据集的支持方面,Spark MLib 支持本地的或多或少向量和矩阵数据,同去支持底层的弹性分布式数据集(RDD)。RDD是分布式内存的另另俩个多抽象概念,提供并与非 深度1受限的内存模型,都里能 看作Spark MLib 的另另俩个多对象,运行在内存中。

 > plot(x,y)

“Wals”:Wald统计量。

TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

自下向上来分析架构图,阿里云机器学习的最底层是支持异构调度(指CPU和GPU混合分布)的分布式计算引擎,支持GPU主之后为了更好地支持上层的深度1学习算法。

constant是TensorFlow的并与非 数组,这里就不完全介绍了。下面主要来说一下Session的概念,Session表示会话的概念,在TensorFlow系统中,用户通过会话来与TensorFlow系统交互。一般的模式是先建立会话,你都里能 在会话中上加节点和边,再通过Session来与TensorFlow交互。执行底下的你这个 代码文件,就会看完返回的结果,如图7-25所示。

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

先来简单介绍一下有哪些是TensorFlow,从字面意思来理解,Tensor 表示张量,是指任意维度的数据。在TensorFlow中,数据是通过数据流的形式在算法节点中流转的。亲们儿通太深度1学习的一张架构流程图(见图7-24)来解释。

本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书,读者不仅都里能 了解机器学习的理论基础,也都里能 参照或多或少典型的应用案例拓展当时人的专业技能。同去,本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 ​

企业级云机器学习工具

图1-6 逻辑回归设置

1.3.1 亚马逊AWS ML

单机版工具的特点之后安装方便,比较好上手,肯能单机版工具不依赖于底层计算集群的配置。

图1-16 上加Worker

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肯能肯能安装了pip,都里能 忽略你这个 步.

有有哪些模型有广泛的用途,包括对欺诈行为的检测、除理用户流失并改进用户支持。亚马逊机器学习是通过向导的最好的最好的办法为开发者提供关于机器学习模型的创建和调试流程的指导,从而部署并扩展模型,支持数十亿级别数据量的预测。

图1-7 模型评估

mylogit表示逻辑回归对象名称。

1.简介

结果(见图1-12)中的Estimate字段之后生成的逻辑回归模型系数,亲们儿都里能 得到最终的逻辑回归模型如下。

单机版机器学习工具

用户都里能 通过summary函数查看生成的模型。

安装R语言曾经,就都里能 安装RStudio,下载地址为https://www.rstudio.com/,进入界面,如图1-10所示。

sudo easy_install pip 

sudo easy_install --upgrade six

Amazon Web Service(AWS)是亚马逊在1006年推出的云计算服务,主要优势是要能以根据业务发展来扩展的较低可变成曾经替代前期资本基础设施费用。根据亚马逊提供的数据,AWS肯能为全球 190 个国家和地区的企业提供支持。

 mylogit <- glm(label ~ ., data = data, family =binomial(link='logit'))

跨平台。R语言的跨平台特征大大加快了这项技术的传播,目前无论是在 Mac OS、Windows肯能Linux系统上都不 较为稳定的版本可供使用。用户只都里能 了一套代码,就都里能 把业务逻辑运行在不同的平台上。

logit=3.05+0.39*fixed.acidity-3.89*volatile.acidity-2.88*citric.acid-0.006*residual.sugar-2.47*chlorides+0.03*free.sulfur.dioxide-0.02*total.sulfur.dioxide-15.69*density+0.84*pH+1.92*sulphates+0.87*alcohol

(3)安装TensorFlow。现在就都里能 通过pip在你这个 环境下安装TensorFlow了,根据Python的版本不同而选泽不同的安装命令如下。

TensorFlow让开发者都里能 充分利用自身的硬件资源,你都里能 都里能 让数据流在不同的机器上自由流转。

相较于 AWS ML 的向导式算法模型搭建流程,如图1-20所示,阿里云机器学习平台采用拖拉拽的最好的最好的办法搭建实验流程,向导式的模型训练建立最好的最好的办法能更容易上手,你都里能 阿里云你这个 拖拉拽式的操作对实验的扩展性和自定义性更有保证。

既然要从除理实际的工业界场景的深度1出发,Spark和Hadoop的MapReduce框架是目前业内最主流的并与非 开源分布式架构,难免要对它们进行一下对比,亲们儿单从对机器学习算法的支持方面考虑如下。

在使用阿里云机器学习平台进行实验的曾经有或多或少都里能 了注意,肯能在搭建数据预除理、特征工程和机器学习算法等环节时都不 统统的组件供选泽(AWS ML选泽余地相对单一),统统要求使用者具备一定的机器学习基础。

1.2.2 TensorFlow

接下来将分别对单机版机器学习工具、开源分布式机器学习工具和企业级云机器学习工具进行介绍进行介绍,主要从相关依赖、操作的易用性及算法富有程度等方面展开(注:本文的实验环境为Mac OS系统)。

data表示数据集。

link='logit'表示逻辑回归。

亲们儿通过本文简单地了解一下。先来介绍背景,R是一款集统计计算和绘图功能于一体的软件。R语言的前身是S语言,S语言是由著名的AT&T贝尔实验室开发的用来数据分析和绘图的语言。

在对算法的支持方面,TensorFlow不单单是另另俩个多神经网络库,它还都里能 看作机器学习的编程架构,开发者都里能 将当时人的算法逻辑写成流图的形式,你都里能 就都里能 把当时人定义的算法运行在TensorFlow的架构中去。

(1)简介。肯能读者是做数据挖掘相关工作的,一定会听说过R语言,现在统统对数据挖掘工程师的基本要求都富含你这个 条:熟悉R语言。

通过这张深度1学习的架构图来分析,图1-17中竖形单元表示算法层,有输入层、隐藏层和输出层,每个圆形的单元是计算节点。

目前来看,TensorFlow具备着优良的特征,你都里能 在新的版本中肯能支持了分布式计算。在未来一段时间里,TensorFlow势必要引领机器学习的一段潮流。

通过底下的实验,读者都里能 简单了解RStudio以及R语言的语法和操作最好的最好的办法,都里能 看完R语言的语法是非常容易理解的,你都里能 对结果的图形化展示功能要能让数据操作者更直观地观察结果输出。

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Google在2015年将TensorFlow开源后,比较慢得到来自IT行业各界的强烈反应。Android作为Google开源产品的标杆,肯能占领了移动端市场,亲们都不 猜测,TensorFlow或许是Google进军人工智能市场的一把“尖刀”。

MLib 作为分布式机器学习算法库,设计的初衷是使机器学习算法更容易使用和扩展。

1.2.1 Spark MLib

(2)安装。本书的实验环境是Mac OX 10.11.1 EI Capitan系统。使用RStudio都里能 了首先安装R语言包,读者都里能 去官方网站下载R语言,地址为https://www.r-project.org/,安装成功后,打开R看完的是另另俩个多命令行终端界面,如图1-9所示。

(2)易用性。TensorFlow都里能 自动计算梯度,只都里能 了手动设置好计算架构,设置好目标函数,你都里能 向系统中灌入数据即可,底下的计算和参数权重变化都不 自动完成的,同去系统也提供了最好的最好的办法帮助用户监督整个计算流程。

图1-10 RStudio界面

对普通用户来讲,很糙是或多或少算法能力还不扎实的数据挖掘初学者来讲,使用单机版的机器学习工具都里能 变快速地上手。本节将重点介绍两款工具,分别是SPSS和RStudio。

以上两点是从分布式计算架构的深度1分析得到的Spark相较于MapReduce的优势,下面介绍Spark MLib库的或多或少属性。

图1-2 智能机器学习工具的架构

本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解,全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法,并完全给出了机器学习的算法流程。 

将本机上加成Worker曾经,再次刷新localhost:100100就都里能 看完Worker总出 在列表中了,如图1-16所示。

命令中的TF_BINARY_URL都里能 了根据系统版本,Python版本与非 支持GPU来进行选泽。

图1-12 逻辑回归结果

“S.E”:标准误差。

binomial表示二分类。

首先介绍单机版的机器学习工具。肯能读者有过数据挖掘的经历,一定会对下面几款工具都不 一定了解:SPSS和R。有有哪些都不 单机版机器学习工具的代表,每一款产品都不 当时人的特点,SPSS的操作更方便,R的画图功能比较简洁。

# Python 2

 (tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL 

# Python 3

(tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

以上是对Spark MLib的基础介绍,下面介绍如保构建Spark MLib机器学习系统。

TensorFlow中的数据以数据流的形式在计算节点中流动。曾经向后流,之后前向传播,从后向前流,之后后向传播,Flow表示的之后数据的你这个 流动。仅从字面意思来看,TensorFlow的具体计算形式肯能表现得很清楚了。

在数据源支持方面,RStudio支持导入本地数据源,同去也支持服务器连接。具体支持的格式都里能 通过安装相应的插件来扩展,基本富含了 SPSS 的完全格式,对各种数据库文件都不 良好的支持。

前面介绍了一下单机版的机器学习工具SPSS软件和RStudio,作为单机版的工具,不会关心集群配置和运维等操作,统统SPSS软件和RStudio都具有容易安装和上手的特点。

每天都不 来自全世界的开源爱好者为R语言贡献代码包,使用者都里能 通过install命令轻松地安装有有哪些扩展算法。R语言不同于SPSS等软件,它都里能 自如地修改已有的算法,使算法跟当时人的业务场景更加贴合。

图1-4SPSS数据源

机器学习工具从计算能力上来讲都里能 分为并与非 ,即单机计算和集群计算。本文会分别对单机版机器学习工具、开源分布式机器学习工具以及企业级云机器学习工具进行介绍,如图1-1所示。

glm是线性模型函数。

图1-1 机器学习工具

# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7: (tensorflow)$export 

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算法平台并与非 富含了从数据预除理、特征工程、机器学习算法、模型评估、预测和部署一整套的机器学习算法除理方案,肯能打通了整条数据挖掘的链路,使得阿里云机器学习都里能 不单作为一款科学研究的工具,也都里能 作为企业级的算法除理方案来使用。

前面介绍的分别是单机版的机器学习工具和开源的分布式机器学习工具,嘴笨 有有哪些工具大多都具备友好的操作最好的最好的办法和富有的算法,你都里能 在企业级服务方面还是发生或多或少匮乏。接下来完全介绍亚马逊机器学习平台和阿里云机器学习平台PAI。

图1-20 阿里云机器学习平台界面

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7: 

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

导入数据曾经,用户就都里能 可视化查看数据,如图1-11所示。

最终这次实验生成的逻辑回归模型都里能 表示为:logistic=0.399*fixed-3.895*acidity_A-2.884*volatile-0.006*acidity-2.473*citric+0.039*acid-0.026*residual-15.696*sugar+0.847*chlorides+1.925*free+0.879*sulfur_A+3.056从SPSS的总体设计深度1来看,SPSS还是一款偏统计的软件。数据通过类Excel表格的最好的最好的办法进行操作,大大降低了数据操作者的使用门槛,你都里能 肯能想针对数据进行自定义的开发,无论是通过脚本还是数据转换工具都显得比较困难。

你都里能 在Virtualenv环境中创建另另俩个多tensorflow目录,命令如下。

最终的输出结果都里能 通过输出查看器来显示,模型的评估模块如图1-7所示。

综上,另另俩个多单机版的TensorFlow就肯能安装成功,你都里能 跑通了Hello World实验。

R语言的使用最好的最好的办法是通过命令行的形式来实现的。R语言的特点是比较简单、容易理解,配合上富有的算法包,初学者基本上学习半天时间就都里能 跑通一整套多样化的数据挖掘实验。RStudio是针对R语言的一款IDE工具,下面会通过另另俩个多案例,完全介绍如保通过RStudio跑通逻辑回归算法。

你都里能 在实际的使用过程中,很糙是数据量比较大的情况表下,就会总出 数率低下的问题报告 报告 。对大规模的机器学习计算,都里能 了通过分布式架构进行除理,本节将重点介绍一下目前比较流行的并与非 支持分布式机器学习工具,分别是Spark MLib和Tensorflow。

从上向下看,同类有或多或少业务上的需求,如搭建广告DSP系统、搭建商品推荐引擎。有有哪些业务场景的需求建立在底层的机器学习算法上,如同曾经讲到的业务场景抽象的内容。

要想进行大规模的数据挖掘工作,从算法自由度或是数率上来看,SPSS还是有一定局限性的。

在具体使用方面,嘴笨 TensorFlow的底层代码是通过C++来编写的,你都里能 都里能 通过Python接口来创建计算流图。用户在逻辑代码的计算框架编写方面也比较容易上手。

./bin/spark-class  org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://IP:PORT

AWS目前是云计算行业的领军者,曾经击败过IBM获得美国中情局的云服务大额订单。亚马逊机器学习,是2015年4月份推出的一款要能帮助开发者使用历史数据开发并部署预测模型的服务。

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(1)对多步迭代的支持。通过算法章节对算法的介绍,亲们儿了解到大每种算法都里能 了通没法来越多步骤的迭代计算才都里能 实现,如梯度下降算法,都里能 了通没法来越多次迭代计算损失函数,你都里能 才都里能 逐步逼近最优解。

结果如图1-12所示。

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这里导入的是UCI开源数据集的一组数据,是另另俩个多二分类的场景。利用这组数据做另另俩个多逻辑回归二分类的模型计算。把数据导入SPSS中,其中dioxide_A字段是目标列(目标列分为0和1并与非 值),或多或少字段是特征列,如图7-5所示。

图1-18 结果

启动Spark曾经,用户都里能 登录浏览器的localhost://100100 查看,如图1-14所示。

亲们儿先来了解下这款产品的功能架构,如图1-19所示。

激活环境,都里能 通过activate和activate.csh并与非 最好的最好的办法,命令如下。

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底层的有有哪些机器学习算法,如K-means、LR和RF等,都里能 了映射到分布式计算架构上,通过MPI和MapReduce等分布式的代码架构来实现有有哪些算法。最后分布式的代码架构把任务部署到底层的计算引擎上。

# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl 

 # Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5: 

(tensorflow)$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl

(2)安装Virtualenv。Virtualenv是另另俩个多用于隔离本地Python环境的工具,肯能TensorFlow在使用过程中都里能 了对环境参数做一定的调整,统统推荐安装Virtualenv来进行隔离。

在计算基础设施底下的计算架构层支持了几款主流的分布式架构MR和PS等。在实际的操作中,用户对计算框架和基础设施这两层是无感知的,用户只都里能 了考虑当时人的场景适用于有哪些算法即可,做到了算法和计算架构的解耦。

而Spark分布式计算框架是基于计算机内存来进行迭代计算的,通过将小量的计算工作在内存中除理的最好的最好的办法,都里能 大大减少对硬盘的数据读写,从而提高迭代类算法的计算数率。

进入操作界面,亲们儿都里能 看完左边是另另俩个多个算法组件可供拖曳,把组件拖拽到底下的画布上,你都里能 按照算法逻辑连线,在最右边的设置框中定义每另另俩个多组件的参数。

《机器学习实践应用》

具体的操作步骤是首先安装Virtualenv,命令如下。

MLib是Spark的机器学习算法库,是完全开源的。以Spark框架为基础构建的机器学习算法系统目前正在广泛地运用到各种领域当中。

SPSS软件的主要特点是操作界面极为友好。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展示出来,使用Windows的窗口最好的最好的办法展示各种管理和分析数据最好的最好的办法的功能,对话框展示出各种功能选泽项。用户若果掌握一定的Windows操作技能,熟悉统计分析原理,就都里能 使用该软件进行科研工作。

图1-3 SPSS界面

(1)灵活性。TensorFlow的灵活性不只表现在对算法的支持上,也表现在架构方面。TensorFlow支持单机计算和分布式计算,同去也都里能 将计算在CPU和GPU之间灵活切换。

图1-8 R绘图

你都里能 经过新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman等人在S语言的基础上继续开发,诞生了R语言的雏形。

用户只都里能 了输入如下指令,就都里能 得到如图1-8所示的截图。

肯能上加的是本机,IP:Port都里能 通过图中的框线处得到,如图1-15所示。

("~/Documents/work/book/data/data.csv", sep=";")

>View(data)

(1)简介。统计产品与服务除理方案(SPSS)软件是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的3位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同去成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织,在芝加哥组建了SPSS总部。

下面介绍如保对数据进行逻辑回归除理。其嘴笨 RStudio底下只都里能 了以下一行代码就都里能 实现。

(4)示例。前面肯能把TensorFlow的计算环境安装完毕,亲们儿激活Virtualenv下面的TensorFlow后,会进入到Python的隔离环境中,命令行终端的最前端会总出 “tensorflow”的字样。下面介绍Hello world的执行代码。

本次实验导入的是CSV格式文件,导入最好的最好的办法有并与非 ,都里能 使用RStudio提供的Import Dataset按钮,也都里能 通过如下函数实现。

前面介绍了TensorFlow的或多或少概要和基本性能,接下来介绍搭建TensorFlow的实验环境,你都里能 跑通系统进程池池员们最熟悉的系统进程池池——Hello World。

(3)运行实验。打开SPSS软件,提示导入数据源。SPSS支持多种数据源输入,如图1-4所示。

1.3.2 阿里云机器学习PAI

1.1.1 SPSS

可视化。R语言在数据可视化方面也独具特色,提供了统统种画图包以及富有的绘图功能,使生成的数据都里能 清晰地可视化展现出来。同类,画一根定义域为[-3,3]的Sigmoid函数曲线。Sigmoid函数公式为

较为完善的资料。肯能目前R语言的开源贡献者众多,你都里能 R语言无论在学术界或是工业界都不 统统的应用,肯能有小量的使用者贡献了或多或少都里能 参考的学习资料肯能实例代码。关于R语言的或多或少应用,肯能有相关图书资源可供参考。

(2)安装。SPSS是付费软件,具体安装最好的最好的办法简便。登录官网下载SPSS工具,你都里能 购买许可证,直接安装注册即可。这里演示使用的是SPSS 21.0版本,进入产品界面,如图1-3所示。

1009年7月28日,IBM公司签署用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今 SPSS 已出至版本 22.0,你都里能 更名为IBM SPSS。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

​《人工智能(第2版)》

为了方便讲解,这里把本机上加成Worker,上加或多或少集群机器的原理是相同的。上加Worker都里能 了deploy worker的命令如下。