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Verwenden von Apache Spark MLlib in Azure Databricks

Diese Seite enthält Beispielnotebooks, die zeigen, wie MLlib in Azure Databricks verwendet wird.

Apache Spark MLlib ist die Machine Learning-Bibliothek von Apache Spark mit allgemeinen Lernalgorithmen und Hilfsprogrammen – einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, kombinierten Filtern sowie Reduzierung der Dimensionalität und zugrunde liegender Optimierungsprimitiven. Für Referenzinformationen zu MLlib-Features werden von Azure Databricks folgende Apache Spark API-Referenzen empfohlen:

Informationen zur Verwendung von Apache Spark MLlib aus R finden Sie in der R-Machine Learning-Dokumentation.

Beispielnotebook für die binäre Klassifizierung

Dieses Notebook veranschaulicht, wie Sie eine binäre Klassifizierungsanwendung mithilfe der API für Apache Spark MLlib-Pipelines erstellen.

Notebook für die binäre Klassifizierung

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Beispielnotebooks für Entscheidungsstrukturen

Diese Beispiele veranschaulichen verschiedene Anwendungen von Entscheidungsstrukturen mithilfe der API für Apache Spark MLlib-Pipelines.

Entscheidungsstrukturen

Diese Notebooks zeigen, wie Klassifizierungen mit Entscheidungsstrukturen durchgeführt werden.

Entscheidungsstrukturen für ein Notebook zur Ziffernerkennung

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Entscheidungsstrukturen für ein Notebook für SFO-Umfragen

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GBT-Regression mithilfe von MLlib-Pipelines

Dieses Notebook zeigt, wie Sie mithilfe von MLlib-Pipelines eine Regression mithilfe von Gradient-Boosted-Strukturen durchführen können, um die Anzahl der Fahrradvermietungen (pro Stunde) basierend auf Informationen wie Wochentag, Wetter, Saison usw. vorherzusagen.

Regressionsnotebook für Fahrradvermietungen

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Apache Spark-MLlib: Erweitertes Beispielnotebook

Dieses Notebook veranschaulicht, wie ein benutzerdefinierter Transformator erstellt wird.

Notebook für einen benutzerdefinierten Transformator

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