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来自专栏csico
机器学习服务器文档
当在 Spark over Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 等分布式平台上执行时，revoscalepy 和 RevoScaleR 都会自动使用集群中所有节点上的所有可用内核。 RevoScaleR (R) revoscalepy (Python) 接收导入 rx-导入 RxDataStep 接收数据步骤接收合并无法使用分布式分析函数以下分析函数并行执行，结果统一为返回对象中的单个响应： RevoScaleR (R) revoscalepy (Python) rx总结 rx-摘要 rxLinMod rx-lin-mod rxLogit rx-logit rxGlm 无法使用 rxCovCor
1.7K00编辑于 2022-02-27
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每个计算上下文的数据源
revoscalepy 计算上下文远程计算可用于选定平台上的特定数据源。下表记录了 revoscalepy 支持的组合。上下文和分布式计算 RevoScaleR、MicrosoftML、revoscalepy 和 microsoftml 中的许多分析函数可以并行执行。在多核计算机上，此类功能运行多线程。
67100编辑于 2022-02-27
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计算机器学习服务器中脚本执行的上下文
但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python 在远程计算上下文中运行的脚本或代码可以包括来自我们专有库的函数：RevoScaleR (R)、MicrosoftML (R)、revoscalepy (Python) 和 microsoftml (Python
73900编辑于 2022-02-27