掌握Spark机器学习库(课程目录)
第1章 初识机器学习
在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习、机器学习在当前有哪些典型应用、机器学习的核心思想、常用的框架有哪些,该如何进行选型等相关问题。
- 1-1 导学
- 1-2 机器学习概述
- 1-3 机器学习核心思想
- 1-4 机器学习的框架与选型..
第2章 初识MLlib
本章中,将介绍Spark的机器学习库,对比Spark当前两种机器学习库(MLLib/ML)的区别,同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及行业应用优势。
- 2-1 MLlib概述
- 2-2 MLlib的数据结构
- 2-3 MLlib与ml
- 2-4 MLlib的应用场景
第3章 实战环境搭建
本章中,将介绍如何进行实战环境搭建。包括如何完成Spark环境安装配置、如何通过Spark Shell进行编程,并通过 Wordcount 入门程序,完成部署和测试。
- 3-1 Spark环境安装
- 3-2 Spark配置若干要点
- 3-3 学习Spark shell
- 3-4 实战Wordcount
第4章 数据可视化
本章中,将对数据可视化进行介绍,告诉大家什么是数据可视化,我们通过数据可视化能对大数据系统起到怎样的作用,并结合 Echars 介绍了如何实现常见的数据可视化图表(折线图、柱状图、散点图)。
- 4-1 数据可视化的作用及常用方法
- 4-2 初识Echarts
- 4-3 通过Echarts实现图表化数据展示
第5章 Spark的矩阵与向量
本章中,将讲解矩阵与向量的一些基本运算,并介绍Spark的矩阵与向量的操作,帮助数据基础薄弱的同学补齐短板。
- 5-1 矩阵与向量介绍
- 5-2 Spark中实践向量的使用
- 5-3 Spark中实践矩阵的使用
第6章 Spark基础统计模块
本章中,将概要介绍Spark的基础统计模块、简单的统计学知识、相关系数以及假设检验的知识,拓展大家的技术视野。
- 6-1 基础统计模块及常用统计学知识介绍
- 6-2 实战统计汇总
- 6-3 学习相关系数
- 6-4 学习假设检验
第7章 Spark实现回归算法
本章中,将讲解几种常见的回归算法,并以预测房价模型为例,教大家如何使用回归算法来实现简单的预测。
- 7-1 回归分析概述
- 7-2 线性回归算法概述
- 7-3 线性回归算法原理
- 7-4 最小二乘法
- 7-5 随机梯度下降
- 7-6 实战Spark预测房价---项目展示及代码概览
- 7-7 实战Spark预测房价---数据加载及转换
- 7-8 实战Spark预测房价--训练与预测
- 7-9 逻辑回归算法及原理概述
- 7-10 正则化原理
- 7-11 实战Spark逻辑回归
- 7-12 保序回归算法概述
- 7-13 保序回归算法原理
- 7-14 实战一个保序回归数据分析
第8章 Spark实现分类算法
本章中,将几种常见的分类算法,并结合鸢尾花数据集为例,讲解分类算法在Spark上的实践。同时,比较各种分类算法的区别,使大家能够合理选择应该使用的算法。
- 8-1 朴素贝叶斯算法及原理概述
- 8-2 实战朴素贝叶斯的分类
- 8-3 支持向量机概述
- 8-4 实战基于SVM的分类
- 8-5 决策树算法及原理概述
- 8-6 实战基于决策树的分类--案例1
- 8-7 实战基于决策树的分类--案例2
- 8-8 本章小结
- 8-9 关于数据归一化的介绍
第9章 Spark实现聚类算法
本章中,将介绍聚类算法,并通过比较聚类算法与分类算法的区别,帮助大家了解聚类算法的内在含义。此处,仍然使用鸢尾花数据集应用聚类算法进行分析,便于大家对比发现聚类算法与分类算法的区别与联系,以便于后期灵活运用。...
- 9-1 Kmeans算法概述
- 9-2 Kmeans算法原理
- 9-3 Kmeans算法实战
- 9-4 LDA算法概述
- 9-5 LDA算法原理
- 9-6 LDA算法实践
- 9-7 本章小结
第10章 Spark实现降维
本章中,将通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。
- 10-1 PCA算法及原理概述
- 10-2 实战PCA算法实现降维
- 10-3 本章小结
第11章 Spark实践文本情感分类
本章中,将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
- 11-1 项目总体概况
- 11-2 数据集概述
- 11-3 数据预处理
- 11-4 文本特征提取
- 11-5 训练分类模型
- 11-6 本章小结
第12章 Spark实践推荐系统
本章中,将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。
掌握Spark机器学习库(课程目录)的更多相关文章
- Spark机器学习库(MLlib)官方指南手册中文版
中文https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300 https://yq.aliyun.com/articles/608083 ...
- 掌握Spark机器学习库-07.6-线性回归实现房价预测
数据集 house.csv 数据概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.fea ...
- 掌握Spark机器学习库-09.6-LDA算法
数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.cl ...
- 掌握Spark机器学习库-09.3-kmeans算法实现分类
数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.hust.hml.examplesforml import org.apache.s ...
- 掌握Spark机器学习库-08.7-决策树算法实现分类
数据集 iris.data 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.Spark ...
- 掌握Spark机器学习库-08.2-朴素贝叶斯算法
数据集 iris.data 数据集概览 代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.classification.{ ...
- 掌握Spark机器学习库-07.14-保序回归算法实现房价预测
数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.cl ...
- 掌握Spark机器学习库-07-回归算法原理
1)机器学习模型理解 统计学习,神经网络 2)预测结果的衡量 代价函数(cost function).损失函数(loss function) 3)线性回归是监督学习
- 掌握Spark机器学习库-07-回归分析概述
1)回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的,分类的预测结果是离散的. 2)spark实现的回归算法有: 3)通过相关系数衡量线性关系的程度
随机推荐
- Java小白手记:SSH
以下内容只是一个小白菜鸟的理解和总结,目的仅在于梳理思路. 13年的时候,我就说要学JAVA,有个C++高手同事赞许地说:"嗯,不错,SSH..."我不禁肃然起敬.SSH!多么高大 ...
- Android应用基础学习记录
01_前言 前言,了解了Android的情况.这里也介绍一下本文.本文是记录学习Android应用程序开发过程,视频中使用的Android2.2版本号,我以4.2版本号为基础,找出当中的差异并记录下来 ...
- 并不对劲的p2664树上游戏
题目大意 有一棵\(n\)(\(n\leq10^5\))个点的树,每个点\(i\)有颜色\(c_i\)(\(c_i\leq10^5\)) 定义一条路径的得分为这条路径上的不同颜色个数 分别求每个点的以 ...
- RobotFramework模拟手机浏览器
转自 http://blog.csdn.net/max229max/article/details/70808867 感谢max bai提供的思路 Python - Selenium Chrome 模 ...
- 使用 SQL Server Management Studio的活动和监视器 查看运行的SQL语句
使用SQL Server Management Studio可以查看SQL Server 服务器执行的SQL语句,支持sql server,(LocalDB)\V11.0,Projects\v12和s ...
- javascript判断页面是否在移动设备上打开
var ua = navigator.userAgent; var ipad = ua.match(/(iPad).*OS\s([\d_]+)/), isIphone =!ipad && ...
- H5的draggable属性和jqueryUI.sortable
拖放 拖放是一种常见的特性,即抓取对象以后拖到另一个位置. 一.HTML5 新特性 在 HTML5 中,拖放是标准的一部分,任何元素都能够拖放. Event On Event Handler 描述 d ...
- python 面向对象九 定制类
一.定制类,实质就是我们自己重写特殊函数 看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的. __slots__我们已经知道怎么用了,__l ...
- bzoj 1112: [POI2008]砖块Klo【对顶堆】
priority_queue实现的对顶堆,细节超级多WA了十几次--但是理论上是最简便的orz其实是我已经不会写平衡树了 枚举左端点,显然要把这一段的高度搞成(l,l+k-1)的高度中位数,所以需要一 ...
- nginx下配置虚拟主机
linux 虚拟机下配置虚拟主机 nginx.conf 文件不动, 在 conf.d 或者 conf 目录下 新建项目.conf server { listen 80; server_name loc ...