當前位置:首頁 > 報告詳情

1. 使用ClickHouse進行機器學習.pdf

上傳人: li 編號:29682 2021-02-07 64頁 1.38MB

word格式文檔無特別注明外均可編輯修改,預覽文件經過壓縮,下載原文更清晰!
三個皮匠報告文庫所有資源均是客戶上傳分享,僅供網友學習交流,未經上傳用戶書面授權,請勿作商用。

相關圖表

本文主要介紹了ClickHouse數據庫中機器學習的相關內容。首先,作者介紹了如何在ClickHouse中進行線性回歸分析,包括普通線性回歸和隨機線性回歸。其次,作者展示了如何將訓練好的模型存儲在ClickHouse中,并如何更新和應用這些模型。此外,文章還提到了如何使用CatBoost模型進行梯度提升分析,并如何在ClickHouse中集成CatBoost模型。最后,作者提出了ClickHouse在機器學習方面的一些未來發展方向,包括支持更多類型的損失函數、引入數據洗牌機制等。 核心數據如下: 1. ClickHouse中的線性回歸分析結果示例:total_amount = 2.94 * trip_distance + 5.24。 2. 隨機線性回歸分析結果示例:total_amount = trip_distance * 3.05 + (year - 2009) * 0.08 + 5.91。 3. CatBoost模型分析結果示例:total_amount = 8.096942220719471 * trip_distance + 5.4。 關鍵點: 1. ClickHouse支持普通線性回歸和隨機線性回歸分析。 2. 訓練好的模型可以存儲在ClickHouse中,便于更新和應用。 3. ClickHouse可以通過配置文件集成CatBoost模型,并支持 CatBoost 的梯度提升分析。 4. ClickHouse在機器學習方面的一些未來發展方向,包括支持更多類型的損失函數、引入數據洗牌機制等。
"如何使用ClickHouse進行機器學習?" "ClickHouse中的對稱樹是什么?" "ClickHouse如何支持分類特征?"
客服
商務合作
小程序
服務號
折疊
午夜网日韩中文字幕,日韩Av中文字幕久久,亚洲中文字幕在线一区二区,最新中文字幕在线视频网站