Advertisement

xgboost windows上的jars用于spark计算

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
在spark平台中进行计算任务时，项目依赖于xgboost windows版本的jar包，并通过maven管理其依赖关系。 ml.dmlc XGBoost for Java（简称XGBoost-Java） 0.81-SNAPSHOT 包含以下组件： - xgboost4j-spark Scala组件 - XGBoost-Java库 - XGBoost-Java示例代码库 - XGBoost-Flink扩展包 - xgboost4j-jvm版本的spark组件 依赖关系中还包括引入了xgboost4j-spark Java API支持的jar文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Batik 2.7 Jars
    优质
    Batik 2.7 Jars是Apache软件基金会提供的Java库集合，用于处理图像和SVG图形，支持多种格式如JPEG、PNG及GIF等，便于开发者进行图像操作与转换。 batik-anim-1.7.jar batik-awt-util-1.7.jar batik-bridge-1.7.jar batik-codec-1.7.jar batik-css-1.7.jar batik-dom-1.7.jar batik-ext-1.7.jar batik-gvt-1.7.jar batik-js-1.7.jar batik-parser-1.7.jar batik-script-1.7.jar batik-svg-dom-1.7.jar batik-svggen-1.7.jar batik-transcoder-1.7.jar batik-util-1.7.jar batik-xml-1.7.jar
  • 基于Spark的XGBoost中文文本分类系统：xgbspark-text-classification
    优质
    xgspark-text-classification是一款利用Apache Spark和XGBoost技术实现的大规模中文文本高效分类系统，适用于处理大规模数据集。 特征资料来源：Hive；分词工具：Ansj；功能工程包括NGram和TF-IDF或预训练的Word2Vec模型；分类算法使用XGBoost；通过Spark Pipeline进行模型训练，采用交叉验证与网格搜索来进行模型选择和调整。环境版本为：环境 2.1.1、1.2.1、0.7 和 5.1.2。
  • 基于Spark的PSO平行计算
    优质
    本研究提出了一种基于Apache Spark的大规模并行粒子群优化算法（PSO），有效提升了复杂问题求解的速度和效率。 项目名称：基于Spark的PSO并行计算 编程语言：Scala 项目内容：将粒子群算法（PSO）实现了并行化，并成功集成了基准测试函数。可以利用这些标准测试函数来验证算法性能。 测试结果：在20个基准测试函数中，有9个超过了decc-g的测试结果。 注意：该算法因机器性能及函数特性不同而执行效率不一，程序还有改进空间，希望继续完善。
  • Spark-Apriori：基于 Spark 的 Apriori 算法实现
    优质
    Spark-Apriori是一款利用Apache Spark高效处理大数据集的Apriori算法实现。该工具旨在发掘大规模数据中的频繁项集和关联规则，为市场篮分析提供强大支持。 火花先验使用 Spark 的蛮力 Apriori 算法实现，并且该算法不会继续生成关联规则。用法如下： 输入参数包括最大迭代次数、最小支持度和分区数量。 命令行示例： ``` spark-submit \ --class com.jgalilee.spark.apriori.JobDriver \ --master local[4] \ ./target/scala-2.10/spark-apriori_2.10-1.0.jar \ input/transactions.txt \ 10 \ 3 \ output \ 3 ``` 参数说明： - `input` - 输入交易数据的路径。 - `max` - 要运行的最大迭代次数。 - `minsup` - 作为频繁项集候选项的标准最小支持度阈值。 - `output` - 输出结果存放的位置，即输出目录为 output/n - `partitions` - 用于事务数据集划分的分区数量。
  • 基于云计算的Spark在电影推荐算法中的应用
    优质
    本研究探讨了利用云计算平台部署和优化Apache Spark技术，以提高电影推荐算法的效率与准确性，并分析其对用户体验的影响。 在云计算环境中使用Spark来实现电影推荐系统中的基于用户协同过滤的推荐算法部分。
  • 用大白话解析XGBoost算法——全面掌握XGBoost
    优质
    本文深入浅出地讲解了XGBoost算法的工作原理和应用技巧，旨在帮助读者轻松理解和运用这一强大的机器学习工具。 本段落探讨了从XGBoost的算法思想到其目标函数转换的过程，并通过泰勒公式和叶节点的角度对XGBoost的目标函数进行详细解释。然后介绍了树结构生成策略以创建每棵模型树，最后讨论了XGBoost与GBDT之间的区别以及相关参数设置。目录如下：1.1 XGBoost算法思想；1.2 XGBoost目标函数；1.3 利用泰勒公式转换的XGBoost目标函数；1.4 从叶节点角度理解的目标函数转变；1.5 目标函数求解与案例解析；1.6 学习策略——树结构生成方法；1.7 XGBoost特性对比GBDT的独特之处；1.8 实战演示——XGBoost代码及参数。
  • 在Windows 10上配置Pyspark（使用Spark 3.0.0版本和Hadoop 2）.docx
    优质
    本文档详细介绍如何在Windows 10操作系统中搭建PySpark开发环境，包括安装Spark 3.0.0及兼容的Hadoop 2版本，并提供配置指南。 在Windows 10上搭建Pyspark环境（基于Spark-3.0.0-bin-hadoop2）有两种方法。 第一种是最简单的方法：直接使用pip安装命令`pip install pyspark`进行安装。如果在这个过程中遇到超时问题，可以下载pyspark-3.0.0.tar文件，并通过离线方式进行安装。具体步骤是解压该tar包后进入其目录找到setup.py文件，然后运行命令 `python setup.py install`来完成安装过程。 这种方法能够一次性解决所有环境配置相关的问题。
  • Windows Exporter：用于Windows计算机的Prometheus导出工具
    优质
    Windows Exporter是一款专为Windows系统设计的开源监控工具，它能够将系统的性能数据导出给Prometheus监控系统，便于用户进行高效的性能分析与故障排查。 Windows Exporter 是适用于 Windows 计算机的 Prometheus 导出器。以下是它支持的一些指标及其描述，默认情况下启用的功能包括： - Active Directory 域服务：Active Directory 联合身份验证服务、CPU 使用率、“计算机系统”指标（包含系统属性，如 CPU 数量和总内存） - 容器指标 - DFSR 指标 - DHCP 服务器 - DNS 服务器交易指标 - Microsoft 文件服务器资源管理器 (FSRM) 配额收集器 - Hyper-V 主机 - IIS 站点和应用程序 - 逻辑磁盘，磁盘 I/O 此外，它还支持以下度量： - 用户登录会话 - 内存使用情况 - MSMQ 队列指标 - .NET Framework CLR 异常
  • Spark Python KNN：在Apache Spark中计算K-NN的函数
    优质
    本文章介绍了如何使用Python在Apache Spark平台上实现K-Nearest Neighbors (K-NN)算法，并提供了详细的函数说明和示例代码，帮助用户高效地处理大规模数据集。 Spark Python K-nn 提供了一个简单且存储效率高的函数来计算K个最近的邻居。此功能需要安装Numpy 和 scikit-learn 库，并将 jakac:spark-python-knn:0.0.3 添加到您的应用程序要求中。 使用方法如下： ```python from gaussalgo.knn import compute_neighbors import numpy as np left = sc.parallelize([ (1, np.array([0,0,1,1])), (2, np.array([0,1,1,1])), (3, np.array([0,0,1,1])), (4, np.array([...])) ```