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Usare Apache Spark MLlib in Azure Databricks

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Questa pagina fornisce notebook di esempio che illustrano come usare MLlib in Azure Databricks.

Apache Spark MLlib è la libreria di Machine Learning di Apache Spark costituita da utilità e algoritmi di apprendimento comuni, tra cui classificazione, regressione, clustering, filtro collaborativo, riduzione della dimensionalità e primitive di ottimizzazione sottostanti. Per informazioni di riferimento sulle funzionalità di MLlib, Azure Databricks consiglia i riferimenti seguenti all'API Apache Spark:

Per informazioni sull'uso di Apache Spark MLlib da R, vedere la documentazione di R Machine Learning .

Notebook di esempio di classificazione binaria

Questo notebook illustra come creare un'applicazione di classificazione binaria usando l'API Pipelines di Apache Spark MLlib.

Notebook di classificazione binaria

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Notebook di esempio di alberi delle decisioni

Questi esempi illustrano varie applicazioni degli alberi delle decisioni usando l'API Pipelines di Apache Spark MLlib.

Alberi delle decisioni

Questi notebook illustrano come eseguire le classificazioni con gli alberi delle decisioni.

Alberi delle decisioni per il notebook di riconoscimento delle cifre

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Alberi delle decisioni per il notebook del sondaggio OFS

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Regressione GBT con pipeline MLlib

Questo notebook illustra come usare le pipeline MLlib per eseguire una regressione usando alberi con boosting a gradienti per prevedere il numero di noleggi di biciclette (all'ora) da informazioni quali il giorno della settimana, il meteo, la stagione e così via.

Notebook di regressione per il bike sharing

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Esempio avanzato di notebook MLlib di Apache Spark

Questo notebook illustra come creare un trasformatore personalizzato.

Notebook del trasformatore personalizzato

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