1樓：資料科學人工智慧
對於很多資料科學中的模型，模型的訓練是以迭代形式進. 在這種場景下，
我們需要反覆地訪問同個訓練集，計算訓練集上的相關函式來優化模型引數. 在
現. 然MapReduce 的每次作業都需要從磁碟載入資料，這就造成了嚴重的性
能問題.
對於互動式資料分析(例如在海量資料集中執些類似於SQL 的查詢操
作)，往往需要反覆執查詢操作以深理解和分析資料. 但是在MapReduce 中，
每次查詢均需要運個單獨的MapReduce 作業，重新從磁碟遍歷整個資料
集.對於以上兩種型別的任務，Hadoop 並不是個很好的解決案. 主要瓶頸在
於MapReduce 將磁碟作為計算過程中的資料儲存. 本節我們將要介紹個全新
的分布式資料處理平台Spark. Spark 是效的分布式計算系統，最早由加州
學伯克利分校的AMP 實驗室4提出，2010 年成為Apache 頂級項5. Spark 核
的想法是使記憶體代替磁碟作為計算過程中的資料儲存，這樣對規模資料集
進反覆的計算過程中，資料可以直儲存在記憶體中，從能夠提資料處
理速度.
與Hadoop 相，Spark 的主要不同包括：
1. Spark 的資料分析作業中間輸出和結果可以儲存在記憶體中，可以不再需要讀
寫HDFS，極的提公升了MapReduce 的效率；
2. Spark 提供了更多的資料集操作的法，給資料分析員帶來更多靈活性，
不像Hadoop 只提供了map 和reduce 兩種操作；
3. 對於機器學習演算法、圖演算法有很好的持.
Spark 系統基於個創新的資料抽象型別：彈性分布式資料集(Resilient Distributed
Datasets, RDD).
Spark程式執行示意圖
行星模型到底是誰建立的？？？
久月 盧瑟福模型表述有乙個佔據了絕大部分質量的 原子核 在原子的中心.而在這原子核的四周,帶負電的電子則沿著特定的軌道繞著它執行.這很像乙個行星系統,所以這個模型被理所當然地稱為 行星系統 模型.玻爾模型則在盧瑟福模型的基礎上引入了量子化的概念,電子在一些特定的可能軌道上繞核作圓周運動,離核愈遠能量...
機器學習中的模型到底是指什麼？
林高遠 舉乙個最簡化的例子 樣本集 A 類 1,3,4,5 樣本集 B 類 7,8,9 分類目標 大於 x 為 A類 小於 x 類為 B類 具體 x 可以等於任意實數，但不一定都能達成 100 正確分類目標。x 0，無法正確分類 x 10，無法正確分類 x 8，部分正確分類 x 4.5，部分正確分類...
在機器學習裡，經常聽到訓練模型，模型到底是個什麼東西呢，有沒有大佬給個通俗一點的解答？？
劉dl 輸入 X，張量 Y，實際標籤 模型 y pred f X,W 訓練模型是指 迭代擬合出乙個W，使得y pred很接近Y 付鵬 簡單說，模型是公式的引數。機器學習模型，就是按照指定的公式算數。假設我們有如下的邏輯回歸模型 式中，是輸入，是要學習的引數，那麼 三個數字就組成了模型，對於新的資料，...