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Spark MLlib机器学习实践（第2版）
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Spark MLlib机器学习实践（第2版）.epub 评分:
Spark作为新兴的、应用范围*为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为13章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，*后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。
上传时间：2018-05 大小：9.7MB
7.53MBspark the definitive guide(epub)
2018-03-03spark the definitive guide care this is an epub version not PDF
6.27MBSpark for Data Science epub
2017-09-29Spark for Data Science 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
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Learning Apache Spark 2 epub
2017-09-28Learning Apache Spark 2 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
7.52MBSpark_The Definitive Guide-O'Reilly(2018).epub
2018-03-26Welcome to this first edition of Spark: The Definitive Guide! We are excited to bring you the most complete resource on Apache Spark today, focusing especially on the new generation of Spark APIs introduced in Spark 2.0. Apache Spark is currently one of the most popular systems for large-scale data processing, with APIs in multiple programming languages and a wealth of built-in and third-party libraries. Although the project has existed for multiple years—first as a research project started at UC Berkeley in 2009, then at the Apache Software Foundation since 2013—the open source community is continuing to build more powerful APIs and high-level libraries over Spark, so there is still a lot to write about the project. We decided to write this book for two reasons. First, we wanted to present the most comprehensive book on Apache Spark, covering all of the fundamental use cases with easy-to-run examples. Second, we especially wanted to explore the higher-level “structured” APIs that were finalized in Apache Spark 2.0—namely DataFrames, Datasets, Spark SQL, and Structured Streaming—which older books on Spark don’t always include. We hope this book gives you a solid foundation to write modern Apache Spark applications using all the available tools in the project. In this preface, we’ll tell you a little bit about our background, and explain who this book is for and how we have organized the material. We also want to thank the numerous people who helped edit and review this book, without whom it would not have been possible.
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2019-08-05ML与Spark MLlib最佳实践，来自于阿里云得最佳实践操作......
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2017-12-22Spark+MLlib机器学习实践+,王晓华著完整版，自己学习很实用
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Spark MLlib机器学习第1周
2019-08-10Spark MLlib机器学习 黄美灵，网名：sunbow，Spark爱好者，现从事移动互联网的计算广告和数据变现工作。 《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》作者
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Spark专刊 SparkMLlib机器学习（作者：李军）.rar
2019-10-18该文档为SparkMLlib机器学习pdf，内容高清，章节完善，仅供学习使用
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2018-11-01sparkmllib机器学习.
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2017-09-21自己本人线下记录的一些关于spark学习的例子，大家可以参考下，比如刚学习或者接触大数据的朋友可以看一下。
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2017-12-22精确讲述了SparkML里面的一些算法用途以及综合算法的介绍
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2019-10-11spray-extensions.zip,喷洒延长装置和喷洒延长装置
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2018-10-10SPARK MLLIB机器学习 Spark入门实战系列附带资源 好不容易搜了好多地方找到的
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2018-04-041.Spark及其生态圈简介.pdf ...8.SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介.pdf 8.SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战.pdf 9.SparkGraphX介绍及实例.pdf 10.分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署.pdf
453KB使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影.doc
2019-12-28完整项目链，机器学习到用户推荐，实现精准营销！ ALS算法 LS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中。例如：将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为...
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68BSpark MLlib 机器学习算法与源码
2023-09-1201、Spark MLlib基础入门 02、 Spark MLlib矩阵向量 03、Spark MLlib线性回归算法 04、Spark MLlib逻辑回归算法 05、Spark MLlib贝叶斯分类算法 06、Spark MLlib决策树算法 07、Spark MLlib KMeans聚类算法 ...
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2021-08-10#资源达人分享计划#
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ChatGPT教程（终极版）最全整理
2023-05-16这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；
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博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）
2023-05-16博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。
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基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作
2024-04-17Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为
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