摘要:本文主要向大家介绍了机器学习入门之MaxCompute上你从未体验过的数据分析和机器学习过程,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之MaxCompute上你从未体验过的数据分析和机器学习过程,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
在MaxCompute上,大家有很多种分析和机器学习的方式。大家可以用在数加的web界面编写SQL,提交SQL作业;可以用console直接执行SQL,等等等。那机器学习呢,大家需要通过PAI命令提交PAI任务,或者在xlab上操作xlib;画图呢?导出数据绘图或者使用xlab。而这一切工具,都是割裂的,你不得不在各个地方进行切换,而且,也没有传统的数据分析和机器学习的快感。
那传统的任务是怎么做的呢,使用RStudio或者jupyter notebook(前身是ipython notebook),R我不熟,但对于Pythoner,用pandas进行数据分析、绘图,再用scikit-learn执行机器学习算法,在一个notebook里,能做所有想做的事情,非常高效。
现在呢,整合这一切的就是PyODPS,我们包含有基础MaxCompute SDK,因此一切对MaxCompute模型的操作你都可以。除此之外,我们还包括了DataFrame框架,和机器学习模块,这一切操作都进行了整合。
话不多说,直接上截图。
DataFrame执行的过程。
这个是我们的任务执行的详细过程,我们的任务执行包含一定的显示信息,亦能轻松跳转到logview来查看明细。执行完成也有通知。
下面是我们完整的使用SQL、DataFrame和ML机器学习的过程。
而这一切,你自己也可以在本地完成。你只需要:
pip install pyodps[full]
然后随意到一个目录下,启动jupyter notebook
jupyter notebook
就可以体验和使用PyODPS哦。
本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道!
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