Hola, Puedes poner un RStudio en Amazon, poner "caret" y a correr.... No sé si tendrás suficiente con lo que te pueda ofrecer Amazon para tu problema... creo que sí... ;-)....
O directamente hacerlo aquí, que toda esta instalación ya la tienen hecha: http://www.teraproc.com/front-page-posts/r-on-demand/ Gracias, Carlos. El 10 de diciembre de 2015, 14:43, MªLuz Morales <mlzm...@gmail.com> escribió: > Hola, > > gracias por tu sugerencia, aunque creo que no será suficiente porque mi > objetivo es trabajar con big data > > El 10 de diciembre de 2015, 13:23, Carlos Ortega <c...@qualityexcellence.es > > escribió: > >> Hola, >> >> ¿Y no te valdría el ejecutar tu código con "caret" y activar la opción de >> paralelizar?. >> El escenario "caret + paralelización + svm" funciona sin problemas. >> >> Adjunto una captura de pantalla del libro de "Kuhn" (Applied Predictive >> Modeling) con los tiempos de ejecución que se obtienen al ejecutar >> diferentes modelos (SVM, RF, LDA) sobre un mismo conjunto de datos y >> utiilzando diferente número de "cores". >> >> Gracias, >> Carlos Ortega >> www.qualityexcellence.es >> >> El 10 de diciembre de 2015, 11:56, MªLuz Morales <mlzm...@gmail.com> >> escribió: >> >>> Hola, >>> gracias por vuestras respuestas anteriores. Son interesantes aunque me >>> han >>> surgido algunas dudas. Por ejemplo, con respecto al paquete e1071. En >>> este >>> enlace parece que si lo usan para hacer máquina de soporte vector en >>> hadoop. >>> >>> http://stackoverflow.com/questions/17731261/r-hadoop-rmr2-svm-model-conver-result-list-class-to-original-class-sv?rq=1 >>> >>> Carlos, por qué decías que no correrán en paralelo los svm del paquete >>> e1071?? >>> >>> Gracias >>> Un saludo >>> MªLuz >>> >>> El 10 de diciembre de 2015, 2:35, Javier Marcuzzi < >>> javier.ruben.marcu...@gmail.com> escribió: >>> >>> > Estimados >>> > >>> > >>> > >>> > Un día leí algo en el siguiente hipervínculo, pero nunca lo use. >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > >>> http://blog.revolutionanalytics.com/2015/06/using-hadoop-with-r-it-depends.html >>> > >>> > >>> > >>> > Javier Rubén Marcuzzi >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > *De: *Carlos J. Gil Bellosta >>> > *Enviado: *miércoles, 9 de diciembre de 2015 14:33 >>> > *Para: *MªLuz Morales >>> > *CC: *r-help-es >>> > *Asunto: *Re: [R-es] SVM hadoop >>> >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > No, no correrán en paralelo si usas los SVM de paquetes como e1071. >>> > >>> > >>> > >>> > No obstante, tienes, por un lado, los trucos habituales para hacer algo >>> > >>> > "parecido" a SVM o "basado" en SVM pero que no sea SVM. Si es que eso >>> te >>> > >>> > vale. >>> > >>> > >>> > >>> > Puedes probar a hacerlo con mllib (sobre Spark), como aquí >>> > >>> > < >>> > >>> http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#linear-support-vector-machines-svms >>> > >. >>> > >>> > ¡Pero no lo he probado nunca! >>> > >>> > >>> > >>> > Un saludo, >>> > >>> > >>> > >>> > Carlos J. Gil Bellosta >>> > >>> > http://www.datanalytics.com >>> > >>> > >>> > >>> > El 9 de diciembre de 2015, 13:15, MªLuz Morales <mlzm...@gmail.com> >>> > >>> > escribió: >>> > >>> > >>> > >>> > > Buenos días, >>> > >>> > > >>> > >>> > > alguien sabe si hay alguna manera de implementar una máquina de >>> soporte >>> > >>> > > vectorial (svm) con R-hadoop?? >>> > >>> > > >>> > >>> > > Mi interés es hacer procesamiento big data con svm. Se que en R, >>> existen >>> > >>> > > los paquetes {RtextTools} y {e1071} que permiten hacer svm. Pero no >>> estoy >>> > >>> > > segura de que el algoritmo sea paralelizable, es decir, que pueda >>> correr >>> > en >>> > >>> > > paralelo a través de la plataforma R-hadoop. >>> > >>> > > >>> > >>> > > Muchas gracias >>> > >>> > > Un saludo >>> > >>> > > MªLuz Morales >>> > >>> > > >>> > >>> > > [[alternative HTML version deleted]] >>> > >>> > > >>> > >>> > > _______________________________________________ >>> > >>> > > R-help-es mailing list >>> > >>> > > R-help-es@r-project.org >>> > >>> > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>> > >>> > > >>> > >>> > >>> > >>> > [[alternative HTML version deleted]] >>> > >>> > >>> > >>> > _______________________________________________ >>> > >>> > R-help-es mailing list >>> > >>> > R-help-es@r-project.org >>> > >>> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>> > >>> > >>> > >>> > >>> > >>> >>> [[alternative HTML version deleted]] >>> >>> _______________________________________________ >>> R-help-es mailing list >>> R-help-es@r-project.org >>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>> >> >> >> >> -- >> Saludos, >> Carlos Ortega >> www.qualityexcellence.es >> > > -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
