In this example, I have included a

In this example, I have included a case study by Cloudera data scientists on how
large datasets can be resampled, and applied the random forest model with R and
Hadoop. Here, I have considered the Kaggle blue book for bulldozers competition
for understanding the types of Big Data problem definitions. Here, the goal of this
competition is to predict the sale price of a particular piece of heavy equipment at a
usage auction based on its usage, equipment type, and configuration. This solution has
been provided by Uri Laserson (Data Scientist at Cloudera). The provided data contains
the information about auction result posting, usage, and equipment configuration.
It's a trick to model the Big Data sets and divide them into the smaller datasets.
Fitting the model on that dataset is a traditional machine learning technique such as
random forests or bagging. There are possibly two reasons for random forests:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในตัวอย่างนี้ ฉันได้รวมกรณีศึกษา โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Cloudera ในการdatasets ขนาดใหญ่สามารถปรับจำนวนพิกเซล และใช้แบบจำลองป่าสุ่มกับ R และอย่างไร Hadoop ที่นี่ ผมได้พิจารณาหนังสือบลู Kaggle สำหรับการแข่งขันรถปราบดินสำหรับการทำความเข้าใจเกี่ยวกับชนิดของคำนิยามปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ ที่นี่ เป้าหมายนี้การแข่งขันคือการ ทำนายราคาของชิ้นส่วนใดของเครื่องจักรที่มีประมูลงานตามของใช้ อุปกรณ์ชนิด และการตั้งค่าคอนฟิก โซลูชันนี้ได้การโดย Uri Laserson (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ Cloudera) ข้อมูลให้มาประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับประมูลผลการลงรายการบัญชี การใช้ และอุปกรณ์ตั้งค่าคอนฟิกเทคนิครูปแบบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และพวกเขาแบ่ง datasets ขนาดเล็กได้พอดีแบบในชุดข้อมูลที่มีเครื่องแบบเทคนิคการเรียนรู้เช่นป่าสุ่มหรือเย็บถุง อาจมีสาเหตุสองป่าสุ่ม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในตัวอย่างนี้ผมได้รวมกรณีศึกษาโดยนักวิทยาศาสตร์ Cloudera ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการ
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถ resampled และใช้รูปแบบป่าสุ่มกับ R และ
Hadoop ที่นี่ผมได้พิจารณาหนังสือเล่มสีฟ้า Kaggle สำหรับการแข่งขันควาญ
สำหรับการทำความเข้าใจประเภทของคำนิยามปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ นี่คือเป้าหมายของ
การแข่งขันคือการคาดการณ์ราคาขายชิ้นส่วนของเครื่องจักรกลหนักที่
การประมูลการใช้งานขึ้นอยู่กับการใช้งานประเภทอุปกรณ์และการกำหนดค่า การแก้ปัญหานี้ได้
รับการให้บริการโดยยูริ Laserson (ข้อมูลวิทยาศาสตร์ที่ Cloudera) ข้อมูลที่มี
ข้อมูลเกี่ยวกับผลการประมูลโพสต์, การใช้งานและการกำหนดค่าอุปกรณ์
มันเป็นเคล็ดลับในการสร้างแบบจำลองชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแบ่งพวกเขาลงไปในชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก
รูปแบบการติดตั้งในชุดข้อมูลที่มีการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบดั้งเดิมเช่น
ป่าสุ่ม หรือใส่ถุง นอกจากนี้อาจจะเป็นสองเหตุผลป่าสุ่ม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในตัวอย่างนี้ผมได้รวมกรณีศึกษา โดยข้อมูล cloudera นักวิทยาศาสตร์ว่า
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถซึ่งจะช่วยลดเวลา และประยุกต์รูปแบบป่าสุ่มกับ R
Hadoop . ที่นี่ , ฉันได้พิจารณา kaggle สมุดสีฟ้าสำหรับ bulldozers การแข่งขัน
เข้าใจประเภทของคำนิยามปัญหาข้อมูลใหญ่ ที่นี่เป้าหมายนี้
การแข่งขันเป็นทำนายขายราคาชิ้นส่วนเฉพาะของอุปกรณ์หนักที่ใช้ประมูล
ขึ้นอยู่กับการใช้งานของอุปกรณ์ประเภทและการตั้งค่า วิธีนี้มี
ให้ โดย URI laserson ( ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ cloudera ) ให้ข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับการประมูล
ผลโพสต์ , การใช้งานและการตั้งค่าอุปกรณ์
มันเป็นเคล็ดลับที่จะแบบใหญ่ชุดข้อมูลและแบ่งพวกเขาลงในชุดข้อมูลขนาดเล็ก เหมาะสมกับโมเดลที่
ชุดข้อมูลเป็นแบบเครื่องเทคนิคการเรียนรู้เช่น
ป่าแบบสุ่มหรือเครื่องช่วยหายใจ มี 2 เหตุผลที่ป่าจะสุ่ม :