我们正在尝试使用支持向量机对我们的数据集进行预测，但只有 70,000 行和 7 个特征——我们已经在 Google DataLabs 上尝试了 SVM，但我们的数据集太大，无法在 DataLabs VM 上的任何合理有限时间内进行计算。
我们希望利用一种跨 CPU 内核扩展统计方法的方法，例如 Azure 机器学习工作室上的 R 的 Revolution Analytics 版本，但我们的数据位于 Google BigQuery 上。
我们如何连接 Azure 机器学习工作室上的 R 脚本以在 Google BigQuery 上使用我们的数据集？
最佳答案
您可以使用 http 请求或 google sdk for python ( https://cloud.google.com/bigquery/exporting-data-from-bigquery ) 从“执行 Python 脚本”模块中提取数据。
而不是用你的逻辑添加一个“执行 R 脚本”
关于r - 我们如何将 Azure 机器学习工作室连接到 Google BigQuery？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36779114/