- 授权协议: Apache
- 开发语言: Java
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/ICT-BDA/EasyML
- 软件文档: https://github.com/ICT-BDA/EasyML/blob/master/README.md
- 官方下载: https://github.com/ICT-BDA/EasyML
软件介绍
EasyML(Easy Machine Learning)是一个简单机器学习系统。
在该系统中,一个学习任务被构造为一个有向非循环图(DAG/directed acyclic graph),每个节点表征一步操作(即机器学习算法),每一条边表征从一个节点到后一个即节点的数据流。
任务可被人工定义,或根据现有任务/模板进行克隆。在把任务提交到云端之后,每个节点将根据 DAG 自动执行。图形用户界面被实现,从而可使用户以拖拉的方式创建、配置、提交和监督一项任务。
系统包含三个主要组件:
不仅能实现流行的机器学习算法,也能实现数据预处理/后处理、数据格式转变、特征生成、表现评估等算法。这些算法主要是基于 Spark 实现的。
能让用户以拖放的方式创造、安装、提交、监控、共享他们的机器学习流程。机器学习库中所有的算法都可在此开发环境系统中获得并安装,它们是构建机器学习任务的主要基础。
该服务基于开源的 Hadoop 和 Spark 大数据平台建立,在 Docker 上组织了服务器集群。从 GUI 上接受一个 DAG 任务之后,在所有的独立数据源准备好时,每个节点将会自动安排运行。对应节点的算法将会依据实现在 Linux、Spark 或者 Map-Reduce\cite 上自动安排运行。
数据结构与算法分析
韦斯 (Mark Allen Weiss) / 机械工业出版社 / 2013-2-1 / 79.00元
本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材,使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。 随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大,人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来,深入分析每种算法,并细致讲解精心构造程序的方法,内容全面、缜密严格。 第3版的主要更新如......一起来看看 《数据结构与算法分析》 这本书的介绍吧!
