カエルでもわかる！Spark / MLlib でやってみる協調フィルタリング（前編） - ALBERT Engineer Blog
はじめに 当ブログでは Apache Spark プロジェクトの機械学習ライブラリ MLlib について何度か取り上げました。 Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 今回のエントリでは MLlib の協調フィルタリングについて書きます。 アルゴリズムの簡単な解説と Java からの利用方法、性能評価実験などの話をします。 Spark 1.1.0 が9月にリリースされてからしばらくたってしまいましたが、1.1.0 から実装された機能も紹介します。 少し長くなるので前・後編に分かれます。 以下では Spark 1.1.0 を想定しますが、このあたりは今も発展中であり、以降のバージョンではまた違う話になっている可能性が高いのでご注意ください。 MLlib における協調フィルタリング
実践 Vagrant
本書は、Vagrantの使い方からプラグインの開発方法までを解説する書籍です。Vagrantの概要やマシン設定から、プロビジョニング、ネットワーク、ボックス、さらにはプラグインによる拡張まで、Vagrantを使う際に必要な事柄を網羅しています。さらに日本語版では、吉羽龍太郎氏による「Vagrantプラグイン」と「Packer」、伊藤直也氏による「VagrantとAmazon EC2」についての記事を加筆。Vagrantの作者であるMitchell Hashimoto氏によって書かれた本書は、開発者必読の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Vagrantの紹介 1.1 Vagrantを使う理由 1.2 Vagrant道 1.3 Vagrant以外の選択肢 1.3.1 単純なデスクトップ仮想化 1.3.2 コンテナ 1.3.3 クラウド 1.4 Vagrantのセットアップ 1.5
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
