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文科汪入门「机器学习」
iPython Notebook的目录界面——是在浏览器中打开的 GraphLab Creat和SFrame GraphLab Creat和SFrame都是Python下的应用于「机器学习」的库(框架) 教授，在2013年创建了一间叫Turi的公司，以继续GraphLab项目。 安装 环境安装，不在此赘述，可以参考官网：Install GraphLab Create（需要先注册，下载使用。 免费使用一年） 也在在线使用：Install GraphLab Create on AWS for Coursera Students 基本操作： ? iPython Notebook的编程操作界面 启动GraphLab Create：import graphlab 这样，就可以使用GraphLab Creat中的所有工具了，包括SFrame和将要用到的算法
82550发布于 2019-02-14 - 来自专栏数据科学与人工智能
【陆勤推荐】人工智能和机器学习领域中有趣的开源项目
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。 GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓取数据 （详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台
92080发布于 2018-02-26 - 来自专栏大数据文摘
人工智能和机器学习领域中10个开源项目
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。 GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓 （ 详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台
71560发布于 2018-05-23 - 来自专栏人工智能头条
深度 | 图计算系统进展和展望
2012年，卡内基梅隆大学教授Carlos Guestrin提出了分布式GraphLab框架[3]，引起业界的广泛关注。 据Guestrin介绍，GraphLab在推荐系统中有很多应用，其他主要应用领域还包括互联网欺诈侦测和入侵探测等。 GraphLab项目剥离出一个独立运作的商业公司GraphLab Inc，由Carlos Guestrin负责。 所以，虽然GraphLab不需要用网络传输图的结构信息，但在计算过程中，GraphLab仍然需要大量的网络开销传输同步顶点的值。 从卡内基梅隆大学的GraphLab项目分派出一个发展很快的分支：GraphChi。
2.4K40发布于 2018-06-06 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
Graph Mining：审视世界的眼睛
（原来的GraphLab）公司的联合创始人。在2010年到2012年间，Y Low，J Gonzalez和C Guestrin经常在一起发论文。 图 3.3 GraphLab和Spark的分布式性能比较[23] ? 图 3.4 GraphLab和GraphX的分布式性能比较[24] Joseph E. Gonzalez 等人创建了GraphLab公司，一大产品就是GraphLab机器学习框架，PowerGraph后来成为GraphLab一个主要的底层框架。 GraphLab一开始是一个开源项目，但它的同名母公司在接受了两轮投资之后，该项目由原来的开源项目变成了一个付费试用的项目。 GraphLab公司的网址也经历了两轮更换，第一次从graphlab.org也变成了dato.com，后来更名为turi.com。
2.1K10发布于 2019-12-11 - 来自专栏Data Analysis & Viz
资源《机器学习基础：案例研究》by 华盛顿大学
在第一门课程——也就是本次分享的资源：《机器学习基础：案例研究》——里会先简单了下分类、回归、聚类、检索、推荐系统、深度学习等等知识，并用Graphlab库（类似pandas和scikit-learn） 另外代码和其他资源见于文件夹：“08_Resources”，不过因为用到的是没那么常见的graphlab库，私心以为可以在学好pandas和scikit-learn后自行实现一遍。 ?
70310发布于 2018-08-21 - 来自专栏CSDN技术头条
数据专家必知必会的7款Python工具
的终端） 一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体 支持交互数据可视化和图形界面工具 灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里 简单易用，用于并行计算的高性能工具 GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像 最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和
1.2K60发布于 2018-02-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
【Python环境】玩转数据分析，必知必会的7款Python工具！
GraphLab Greate ? GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.1K50发布于 2018-02-26 - 来自专栏大数据钻研
真正的数据科学家 必备七大技术
GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.1K60发布于 2018-04-18 - 来自专栏华章科技
数据专家必知必会的7款Python工具
的终端） 一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体 支持交互数据可视化和图形界面工具 灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里 简单易用，用于并行计算的高性能工具 GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像 最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和
78230发布于 2018-08-16 - 来自专栏数据科学与人工智能
【Python环境】玩转数据分析，必知必会的7款Python工具！
GraphLab Greate ? GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.2K80发布于 2018-02-26 - 来自专栏数据科学与人工智能
【Python环境】首席数据专家们推荐使用的 7 款 Python 工具
GraphLab Create ? GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.2K50发布于 2018-02-26 - 来自专栏CDA数据分析师
玩转数据分析，必知必会的7款Python工具！
GraphLab Greate ? GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.3K80发布于 2018-02-05 - 来自专栏程序萌部落
Spark图计算及GraphX简单入门
l到0.8版本时，鉴于业界对分布式图计算的需求日益见涨，Spark开始独立一个分支Graphx-Branch，作为独立的图计算模块，借鉴GraphLab，开始设计开发GraphX。 虽然和GraphLab的性能还有一定差距，但凭借Spark整体上的一体化流水线处理，社区热烈的活跃度及快速改进速度，GraphX具有强大的竞争力。 2013年，GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割，在性能上取得重大提升，目前基本上被业界广泛接受并使用。 计算模式 图计算模式 目前基于图的并行计算框架已经有很多，比如来自Google的Pregel、来自Apache开源的图计算框架Giraph/HAMA以及最为著名的GraphLab，其中Pregel、HAMA 所有这些优化使GraphX的性能逐渐逼近GraphLab。虽然还有一定差距，但一体化的流水线服务和丰富的编程接口，可以弥补性能的微小差距。
2.9K51发布于 2019-08-08 - 来自专栏企鹅号快讯
数据专家必知必会的 7款Python 工具
GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
1.4K60发布于 2018-01-12 - 来自专栏北京马哥教育
想做大数据，先看一下这 7 款高效的 Python 工具
GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
89670发布于 2018-05-04 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【工具】数据科学家必知必会的 7 款 Python 工具
GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点： 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
90060发布于 2018-04-20 - 来自专栏CSDN技术头条
深度学习 vs 概率图模型 vs 逻辑学
Carlos Guestrin现在是GraphLab公司（现改名为Dato）的CEO，这家公司生产大规模的产品用于图像的机器学习。Jonathan Huang现在是Google的高级研究员。 下面的视频尽管是GraphLab的概述，但它也完美地阐述了“图形化思维”，以及现代数据科学家如何得心应手地使用它。 深度学习没有理由不和GraphLab-style架构结合，未来几十年机器学习领域的重大突破也很有可能来自这两部分的结合。
94670发布于 2018-02-09 - 来自专栏人工智能头条
深度学习 vs 概率图模型 vs 逻辑学
Carlos Guestrin现在是GraphLab公司（现改名为Dato）的CEO，这家公司生产大规模的产品用于图像的机器学习。Jonathan Huang现在是Google的高级研究员。 下面的视频尽管是GraphLab的概述，但它也完美地阐述了“图形化思维”，以及现代数据科学家如何得心应手地使用它。 深度学习没有理由不和GraphLab-style架构结合，未来几十年机器学习领域的重大突破也很有可能来自这两部分的结合。
928120发布于 2018-06-05 - 来自专栏FPGA技术江湖
满满的干货：机器学习资料（五）
/spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html scikit-learn—基于SciPy的机器学习模块 https://scikit-learn.org graphlab-create http://graphlab.com/products/create/docs/ BigML—连接外部服务器的库。
51920发布于 2020-12-30
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