Azure Databricks'te Apache Spark MLlib Kullanma

Bu sayfa, Azure Databricks'te MLlib'in nasıl kullanılacağını gösteren örnek not defterleri sağlar.

Apache Spark MLlib; sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut düzeyi azaltma ve temel iyileştirme elemanları gibi yaygın öğrenme algoritmalarını ve yardımcı programlarını içeren Apache Spark makine öğrenmesi kitaplığıdır. MLlib özellikleri hakkında başvuru bilgileri için Azure Databricks aşağıdaki Apache Spark API başvurularını önerir:

• MLlib Programlama Kılavuzu
• Python API Başvurusu
• Scala API Referans Kılavuzu
• Java API’si

pyspark.ml Apache Spark MLlib paketi sunucusuz, standart ve ayrılmış işlemde desteklenir.

R'den Apache Spark MLlib kullanma hakkında bilgi için R makine öğrenmesi belgelerine bakın.

İkili sınıflandırma örneği not defteri

Bu not defteri, Apache Spark MLlib Pipelines API'sini kullanarak ikili sınıflandırma uygulamasının nasıl oluşturulacağını gösterir.

İkili sınıflandırma not defteri

not defteri alma

Karar ağaçları örnek not defterleri

Bu örnekler Apache Spark MLlib Pipelines API'sini kullanarak çeşitli karar ağacı uygulamalarını gösterir.

Karar ağaçları

Bu not defterleri, karar ağaçları ile sınıflandırmaların nasıl gerçekleştirileceğini gösterir.

Rakam tanıma defteri için karar ağaçları

not defteri alma

SFO anket defteri için karar ağaçları

not defteri alma

MLlib işlem hatlarını kullanarak GBT regresyonu

Bu not defteri, haftanın günü, hava durumu, mevsim vb. bilgilerden bisiklet kiralama sayılarını (saat başına) tahmin etmek için gradyan yükseltmeli ağaçları kullanarak bir regresyon gerçekleştirmek üzere MLlib işlem hatlarını nasıl kullanacağınızı gösterir.

Bisiklet paylaşım sistemi regresyon defteri

not defteri alma

Gelişmiş Apache Spark MLlib not defteri örneği

Bu not defteri, özel bir dönüştürücü oluşturmayı gösterir.

Özel dönüştürücü not defteri

not defteri alma