Angel On Yarn运行 1. 运行环境准备 2. Angel任务运行示例 Angel On Yarn运行 由于业界很多公司的大数据平台，都是基于Yarn搭建，所以Angel目前的分布式运行是基于Yarn，方便用户复用现网环境，而无需任何修改。 鉴于Yarn的搭建步骤和机器要求，不建议在小机器上，进行尝试该运行。如果一定要运行，最少...

Robust Regression 1. 算法介绍 2. 分布式实现 on Angel 3. 运行 & 性能 输入格式 参数 性能 Robust Regression 鲁棒回归模型（robust regression model）同样是对一个或多个自变量与一个因变量之间的关系进行建模，不同点在于其旨在克服传统参数和非参数方法的一些局限性...

KMeans 1. 算法介绍 Mini-batch KMeans 2. 分布式实现 on Angel 模型存储 模型更新 算法逻辑 3. 运行 & 性能 参数 性能 4. 参考文献 KMeans KMeans是一种简单的聚类算法，将数据集划分为多个簇，K为簇的个数。传统的KMeans算法，有一定的性能瓶颈，通过PS实现的KMea...

Angel CLI Scaffolding New Projects Project Files Deployment helpers Renaming the Project Angel CLI The Angel CLI is a friendlycommand line tool enabling quick scaffolding...

ModelConverter（模型转换器） 转换前格式（二进制） 转换后格式（明文） 转换器 1. 单机模式 2. 分布式模式 ModelConverter（模型转换器） Angel任务结束时，PSModel的模型写入，会默认以二进制文件格式存储，这样可以有更好的速度和节省空间，然而有些用户必须使用文本格式的模型。为此，Angel提供...

Overview Design Programming Guide Deep Learning Architexture Quick Start Algorithm Deployment FAQ Support Papers Presentation 来源（书栈小编注） (English Documents Avail...

Angel的代码框架 1. Angle-Core（核心层） 2. Angel-ML（机器学习层） 3. Angel-Client（接口层） 4. Angle-MLLib（算法层） Angel的代码框架 Angel的代码结构，从整体上可以划分为几大模块： 1. Angle-Core（核心层） Angel的核心层，包括了如下核心组件：...

Linear Regression 1. 算法介绍 2. 分布式实现 on Angel 3. 运行 & 性能 输入格式 参数 性能 Linear Regression 线性回归模型（linear regression model）利用最小二乘函数对一个或多个自变量与一个因变量之间的关系进行建模，是一种常见的预测模型。 1. 算...

[Spark on Angel] LR 1. 算法介绍 2. 分布式实现 with Spark on Angel 3. 运行 & 性能 [Spark on Angel] LR 数据、特征和数值优化算法是机器学习的核心，Spark on Angel的LR算法，借助Spark本身的MLLib，支持更加完善的优化算法，包括梯度下降、牛顿法，以及二者...

ModelMergeAndConverter（模型合并转换器） 转换前模型文件格式 转换命令 客户端模式 Angel任务模式 转换后文件格式说明 ModelMergeAndConverter（模型合并转换器） ModelMergeAndConverter与ModelConverter均可以将二进制的模型格式文件转换成文本格式，不同的是M...