استخدام Apache Spark MLlib على Azure Databricks
توفر هذه الصفحة أمثلة على دفاتر الملاحظات التي توضح كيفية استخدام MLlib على Azure Databricks.
Apache Spark MLlib هي مكتبة التعلم الآلي Apache Spark التي تتكون من خوارزميات التعلم الشائعة والأدوات المساعدة، بما في ذلك التصنيف والانحدار والتكتلات والتصفية التعاونية وتقليل الأبعاد وبدائيات التحسين الأساسية. للحصول على معلومات مرجعية حول ميزات MLlib، توصي Azure Databricks بمراجع Apache Spark API التالية:
للحصول على معلومات حول استخدام Apache Spark MLlib من R، راجع وثائق التعلم الآلي R.
دفتر ملاحظات مثال التصنيف الثنائي
يوضح لك دفتر الملاحظات هذا كيفية إنشاء تطبيق تصنيف ثنائي باستخدام Apache Spark MLlib Pipelines API.
دفتر ملاحظات التصنيف الثنائي
أمثلة على أشجار القرارات دفاتر الملاحظات
توضح هذه الأمثلة تطبيقات مختلفة لأشجار القرار باستخدام Apache Spark MLlib Pipelines API.
أشجار القرار
توضح لك دفاتر الملاحظات هذه كيفية إجراء التصنيفات باستخدام أشجار القرار.
أشجار القرار لدفتر ملاحظات التعرف على الأرقام
أشجار القرار لدفتر ملاحظات استطلاع SFO
تراجع GBT باستخدام مسارات MLlib
يوضح لك دفتر الملاحظات هذا كيفية استخدام مسارات MLlib لإجراء تراجع باستخدام الأشجار المعززة المتدرجة للتنبؤ بعدد تأجير الدراجات (في الساعة) من معلومات مثل يوم الأسبوع والطقس والموسم وما إلى ذلك.
دفتر ملاحظات انحدار مشاركة الدراجة
مثال على البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية ل Apache Spark MLlib والتدفق المنظم
يوضح دفتر الملاحظات هذا كيفية تدريب البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية Apache Spark MLlib على البيانات التاريخية وتطبيقها على دفق البيانات.
دفتر ملاحظات التدفق المنظم ل MLlib
مثال على دفتر ملاحظات Apache Spark MLlib المتقدم
يوضح دفتر الملاحظات هذا كيفية إنشاء محول مخصص.