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訓練されたSpark MLモデルまたはクロスバリデータをポスト度データベースに保存することは可能ですか？

訓練されたSpark MLモデルまたはクロスバリデータをポスト度データベースに保存することはできますか？私はそれをディスクやHDFSに保存する方法を見つけることができましたが、それをRDBMS（例えばPostgree）テーブルに保存できますか？

apache-spark machine-learning pyspark apache-spark-ml machine-learning-model 2017-08-21

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機械学習のためのデータを提供する別の方法（CSVファイルを使用する以外）

私は実世界での機械学習アプリケーションに関する質問があります。それは愚かな笑の音かもしれない。 私は自習機械をしばらく学習しており、ほとんどの練習では、データソース（処理済みと未処理の両方）としてCSVファイルを使用していました。私は、機械学習のためにチャネル/供給データにインポートCSVファイル以外の他の方法があるかどうか尋ねたいと思いますか？ 例：古いデータを収集してCSVファイルに保存するの

csv machine-learning machine-learning-model 2017-07-08

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Pythonの：モデルの構築 - 私は4列のデータフレームを持っていますし、私のデータベースは、以下のように見えるモデル

を選択するには： Sl.No Column-1 Column-2 Item code 1 gaddhjhd,dfhhaso dfkjdhf 3027-121 2 fdlkdsa,fdhjudf dfhjdiufu 3027-320 3 dfhidfndf eioruoier 3027-343 4 rieruiq jdjlasjd 3027-420 5 lkjdfi dfjdflajdfi 3027

python-3.x machine-learning-model 2017-10-20

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保存されたモデルを使用してJavaコード（Weka）でデータをテストする

私は機械学習の新機能ですので、理解が間違っていることがあります。私はwekaを使用してJavaコードを介して保存されたモデルをロードすることによってデータをテストしようとしています。 Instances testingData = readArffFile(testFile); try { LibSVM cls = (LibSVM) weka.core.

java machine-learning weka machine-learning-model 2017-12-23

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XML to Azure ML Studio

XMLに保存されたデータでML Studioをテストしようとしています。しかし、私は多くのことを試してみました。つまり、xmlをcsvからJSONに変換しましたが、このデータを使ってMLスタジオを使う良い方法が見つかりませんでした。 問題は変換自体ではなく、半構造化の問題です。私の意見では、データの配列としてCSVファイルを使用するようなソリューションが必要です。 MLスタジオでXMLを使用するに

machine-learning azure-machine-learning machine-learning-model ml-studio 2017-11-06

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