PredictionIO 是一款开源的机器学习服务器，开发工程师和数据分析师可以使用它构建智能应用程序，并且还可以做一些预测功能，比如个性化推荐、发现内容等。好比开发者可以使用数据库服务器过滤信息。PredictionIO 使用 Scala 语言开发，数据库使用MongoDB，计算系统使用Hadoop，源码托管在 GitHub 上，遵循 Apache License v2.0 开源许可。
几乎任何应用与 PredictionIO 集成都可以变得更 ”聪明“。它具有以下特性：
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基于已有数据预测用户行为；
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选择你自己的机器学习算法；
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无需担心可扩展性。
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提供个性化视频、新闻、交易、广告或职位信息；
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帮助用户发现有趣的事、文件、App 和资源等；
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安装PredictionIO 参考http://predictionio.apache.org/install/install-sourcecode/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/predictionio/0.14.0/apache-predictionio-0.14.0-bin.tar.gz tar zxvf apache-pr
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by Vaghawan Ojha 通过瓦哈万·欧哈(Vaghawan Ojha) 如何使用Apache的Prediction IO Machine Learning Server构建推荐引擎 (How to build a recommendation engine using Apache’s Prediction IO Machine Learning Server) This post wi
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公司打算做推荐，google半天觉得predictionIO 不错，论坛很活跃，git上星星也比较多。大致配置了一下，安装比较繁琐， 请参考 http://predictionio.incubator.apache.org/install/install-sourcecode/ http://predictionio.incubator.apache.org/templates/recommend
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PredictionIo 0.12.1 安装简介 参考网站：http://predictionio.apache.org/install/ 环境： 系统环境： Ubuntu 14.04 软件版本： 以下为安装测试过程中，使用的软件版本： 必须安装： Java：64-Bit “1.8.0_171” Hadoop : 2.7.6 Scala : 2.12.6 Spark :2.1.1(支持 hadoo
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本次predictionio部署的系统为：虚拟机centos6.5，内存4G，已在本机（win7）安装Mysql。 predictionio由两部分组成：eventserver和predictionserver，eventserver负责数据源的收集，predictionserver为推荐引擎。三类数据需要保存：数据源eventdata、模型（modeldata）、metadata。三类数据默认保
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PredictionIO收集数据支持：Python,PHP,Ruby,Java,REST(API)；其中 TEST 是原生接口(即直接通过URL地址访问服务器API)。 PredictionIO收集数据需要创建一个应用(类似数据库中创建一个库)。 进入PredictionIO安装目录； 或者把PredictionIO加载到系统PATH中PATH=$PATH:/PredictionIO安装目录/bi
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predictionio执行train、deploy、eval的命令和执行命令后的打印输出分别如下 1. train [root@cent65m MyRecommendation]#/home/workspacepredictionio/apache-predictionio-0.10.0-incubating/bin/pio train [INFO] [Console$] Using exis
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1.下载PIO源码&安装： https://github.com/apache/incubator-predictionio/tree/v0.9.1 $ tar zxvf incubator-predictionio-0.9.1.zip $ cd incubator-predictionio-0.9.1 $ ./make-distribution.sh $ tar zxvf PredictionI
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Download PredictionIO Simply download PredictionIO's binary distribution and extract it. 下载PredictionIO的二进制版本并提取它 具体步骤如下： $ wget http://download.prediction.io/PredictionIO-0.8.0.tar.gz $ tar zxvf Pred
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1. spark 安装目录问题 ambari 安装的spark 版本号和社区下载的不一样，semver.sh脚本执行正则的时候验证spark版本是否合格，会失败。 重新安装 spark 指定路径 2. 链接数据库须带端口 3.spark路径 /data/Software/spark-2.3.3 4.postgresql数据库： 数据地址： 库名
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pio build 正常 pio train 报错，错哪儿了？试了几个模板都是这个错。 jdk配置了 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.json4s.ParserUtil$.quote(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String; at org.json4s.native.Json
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
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我已经找了几个小时了，但找不到一个能回答这个问题的东西。我已经创建并发布了一个新的Azure机器学习服务，并创建了一个endpoint。我可以使用Postman REST客户机调用服务，但是通过JavaScript网页访问它会返回一个控制台日志，说明该服务启用了CORS。现在，对于我来说，我想不出如何为Azure机器学习服务禁用CORS。如有任何帮助，不胜感激，谢谢！