發(fā)簡信
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你好迅脐，Rule-Based 這個有JAVA實例或者框架可以參考嗎
淺談智能搜索和對話式OS
前面的文章主要從理論的角度介紹了自然語言人機對話系統(tǒng)所可能涉及到的多個領(lǐng)域的經(jīng)典模型和基礎(chǔ)知識仔役。這篇文章蚯瞧，甚至之后的文章偏螺，會從更貼近業(yè)務(wù)的角度來寫父腕，側(cè)重于介紹一些與自然語言問...
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我這邊用用貝葉斯的準確率為86%，用隨機森林只有15%
讓Spark MLlib的預(yù)測性能再飛一會兒
背景介紹 我們的系統(tǒng)有一小部分機器學(xué)習模型識別需求柠逞，因為種種原因，最終選用了Spark MLlib來進行訓(xùn)練和預(yù)測景馁。MLlib的Pipeline設(shè)計很好地契合了一個機器學(xué)習流...
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還想問一下板壮，隨機森林訓(xùn)練和預(yù)測的時候，需要轉(zhuǎn)換為libsvm格式嗎合住？
讓Spark MLlib的預(yù)測性能再飛一會兒
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@wy2 嗯笨使，放棄了dataset ,性能一下子就上來了
如何在Java應(yīng)用里集成Spark MLlib訓(xùn)練好的模型做預(yù)測
前言 昨天媛媛說，你是不是很久沒寫博客了僚害。我說上一篇1.26號硫椰，昨天3.26號，剛好兩個月萨蚕，心中也略微有些愧疚靶草。今天正好有個好朋友問，怎么在Java應(yīng)用里集成Spark ML...
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@AlbertCheng 嗯岳遥，謝謝兩位奕翔，全部用JAVA重寫了，現(xiàn)在性能一下子就上來了
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背景介紹 我們的系統(tǒng)有一小部分機器學(xué)習模型識別需求浩蓉，因為種種原因派继，最終選用了Spark MLlib來進行訓(xùn)練和預(yù)測。MLlib的Pipeline設(shè)計很好地契合了一個機器學(xué)習流...
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@wy2 那文本轉(zhuǎn)向量怎么做捻艳？不用HashingTF和IDF驾窟？
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@wy2 我測試了，時間主要消耗在dataset 的take方法上假栓，其它過程的耗時都很小
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@AlbertCheng 我測試了一下，和pipeline沒有關(guān)系烤芦，時間主要耗在dataset的take方法上
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@wy2 你們有使用IndexToString嗎
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@AlbertCheng 正在嘗試，對scala不太熟悉召边，我在JAVA中嘗試滔韵。
我們pipeline有StringIndexer、CountVectorizer掌实、IDF陪蜻、NaiveBayes、IndexToString這么多步驟贱鼻，我在嘗試去掉StringIndexer和 IndexToString讓Spark MLlib的預(yù)測性能再飛一會兒
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@wy2 冒昧問一下症昏，有沒有簡單的例子
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@wy2 把stages拆成一個一個模型，這個步驟我不知道怎么去做》厥現(xiàn)在我們的預(yù)測性能是60TPS
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@wy2 不用pipelineModel.transform這個方法？還是繼承pipelineModel栅炒，在這個子類里面拆stages里預(yù)測掂摔？
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你們使用pipeline了嗎秀鞭？
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我用貝葉斯做在線預(yù)測蝗罗，也遇到了性能問題
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