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sprak机器学习+spring源码深度解析 评分:

在企业数据应用的场景下,人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域,由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据,目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多地应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。

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2019-03-03 上传 大小:103.86MB
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spark 机器学习 第二版 含源码 高清版本

高清的spark 机器学习 电子书 第二版本,内含完成的 java python scala r 对应的操作源码及数据

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《Spark机器学习第2版》高清中文PDF.pdf

本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。第2版新增了有关机器学习数学基础和Spark ML Pipeline API的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。

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机器学习01:《Spark机器学习 第2版》

高清文字版pdf,非常好。下载分数不是我定的,不要觉得我黑。[印] 拉结帝普·杜瓦(Rajdeep Dua),[印] 曼普利特·辛格·古特拉(Manpreet,Singh,Ghotra),[南非] 尼克·彭特里思(Nick Pentreath) 著,蔡立宇,黄章帅,周济民 译

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Spark机器学习(第2版)【试读】

本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2 版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。

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Spark机器学习PDF带目录

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Spark机器学习中文(第2版)

作者:拉结帝普·杜瓦 ,曼普利特·辛格·古特拉, 尼克·彭特里思 译者:蔡立宇,黄章帅,周济民 本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。 书中内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。 第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。

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机器学习第二版

本书讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、信号处理等不同领域的应用。

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尚硅谷 spark机器学习课件

尚硅谷的spark机器学习课件,200多页,共30章节,包括:机器学习的基础概念、凸优化算法、L1、L2正则化、PCA降维、ICA降维、非平衡数据处理、模型优化、损失函数等等算法和调优内容。

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Spark机器学习高清pdf

本书的预期读者是初中级数据科学研究者、数据分析师、软件工程师和对大规模环境下的机器学习或数据挖掘感兴趣的人。读者不需要熟悉Spark,但若具有统计、机器学 习相关软件(比如MATLAB、scikit-learn、Mahout、R和Weka等)或分布式系统(如Hadoop)的实践经验,会很有帮助。

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Spark机器学习 (彭特里思著) 中文pdf完整版

《Spark机器学习》每章都设计了案例研究,以机器学习算法为主线,结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式,而是从准备和正确认识数据开始讲起,全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用

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Spark机器学习(第二版)含源码 拉结帝普·杜瓦 等著

Spark机器学习(第二版)含源码 拉结帝普·杜瓦 等著 蔡立宇 等译

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Spark MLlib机器学习实践(第2版).epub

 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 M

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