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Python|TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析( 三 )

Python机器学习CNTKTensorMicrosoft


  • 与其他框架相比 ， 它并不为人所知 。
  • 与其他框架相比 ， 它的性能较慢 。
Apache MahoutApache Mahout
Python|TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析文章插图
【Python|TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析】Apache Mahout是一个开源框架 ， 旨在开发可扩展的机器学习框架 。 它不涉及API本身 ， 而是助于数据科学家和工程师实现新的机器学习算法 。
特性
  • 以Scala DSL而闻名 ， 它在数学上很有表现力
  • 支持多个分布式后端扩展
优点
  • 它有助于集群、协同过滤和分类 。
  • 它的计算操作使用Java库 ， 速度更快 。
缺点
  • Python库与此框架的Java库不兼容 。
  • 它的计算操作比Spark MLib慢 。
Spark MLibMLlib | Apache Spark
Apache支持的Spark MLib框架由R、Scala、Java和Python支持 。 它可以加载Hadoop工作流来提供机器学习算法 ， 如分类、回归和集群 。
除了Hadoop ， 它还可以与cloud、Apache甚至独立系统集成 。
特性
  • 高性能是关键因素之一 ， 据说比MapReduce快100倍
  • Spark非常通用 ， 可在多种计算环境中运行
优点
  • 它可以快速处理大量的数据 ， 因为它的工作是迭代计算 。
  • 它有多种语言版本 ， 易于插拔 。
  • 它可以轻松地循环大规模的数据处理 。
缺点
  • 它只能用Hadoop插件 。
  • 如果没有对这个框架进行大量的工作 ， 就很难理解这个框架的机制


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