【发布时间】：2016-08-15 05:11:29
【问题描述】：
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而无法在任何合理的有限时间内计算数据实验室虚拟机。
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 革命分析版本，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？
【问题讨论】：
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我设法在 R 控制台中进行连接，我使用 library(bigrquery) 创建连接；但是，我使用浏览器进行身份验证，这可能是 Azure ML Studio 中的障碍。由于我不是 BigRquery 方面的专家，您是否设法使用服务器端实现（或任何不需要浏览器的自动化过程）在 R 控制台中创建连接？如果是这样，请分享如何，我想我可以帮助您将其上传到 azure ML
标签： r google-bigquery svm azure-machine-learning-studio google-cloud-datalab