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spark机器学习 评分:

本书内容第1章“Spark的环境搭建与运行”,会讲到如何安装和搭建Spark框架的本地开发环境,以及怎样使用Amazon EC2在云端创建Spark集群。之后介绍Spark编程模型和API。最后分别用Scala、Java和Python语言创建一个简单的Spark应用。第2章“设计机器学习系统”,会展示一个贴合实际的机器学习系统案例。随后会针对该案例设计一个基于Spark的智能系统所对应的高层架构。第3章“Spark上数据的获取、处理与准备”,会详细介绍如何从各种免费的公开渠道获取用于机器学习系统的数据。我们将学到如何进行数据处理和清理,并通过可用的工具、库和Spark函数将它们转换为符合要求的

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2018-09-17 上传 大小:9.32MB
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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机器学习算法实现

基于spark实现了logisticregression以及softmax算法,仅供参考

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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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《深度实践Spark机器学习(吴茂贵)》高清中文版PDF

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Spark机器学习 中文版 第一版和第二版

《Spark机器学习》第一版和第二版的中文版,文字版PDF,第一版和第二版的文字均可拷,欢迎下载。

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Spark机器学习文本处理数据集

为了说明概念,我们将使用一个非常有名的数据集,叫作20 Newsgroups;这个数据集一般用来做文本分类。这是一个由20个不同主题的新闻组消息组成的集合,有很多种不同的数据格式。对于我们的任务来说,可以使用按日期组织的数据集。

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Spark机器学习书籍

本书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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深度实践Spark机器学习

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spark机器学习简单实例文档

这是当时自己写的简单的spark机器学习部分方法的基本实现,是文档格式,里面有详细解释和代码

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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机器学习随书代码

Spark机器学习一书的随书代码,需要的拿走吧,Spark机器学习是一本非常好基于Spark开发机器学习的书,强烈推荐

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基于Spark的机器学习平台设计与实现.pdf

对机器学 习 任务中 的 常见场景, 基于 平台设计和实现了 其 中经典 的算法 , 包括并行化的线性 回 归 、 支持 向量机 、 聚类算法 , 基于 图计算模型抽象 的矩阵分解 、 算法 , 以及数据流 聚类算法 。 算法工作均 以大规模机器学习 的相 关基础理论为有效支持 , 充分体现平台的运行 效率和可扩展性 ;

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Spark机器学习 (彭特里思著) 中文pdf完整版

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深度实践Spark机器学习.rar

众所周知,Spark ML 2.x起,API主要是以DataFrame提供的。这本书着重讲解了这部分知识。值得新手、老手一起学习!

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我们将使用推荐引擎中使用的电影打分数据集,这个数据集主要分为三个部 分:第一个是电影打分的数据集(在u.data文件中), 第二个是用户数据(u.user),第三个是电影数据(u.item)。除此之外,我们从题材文件中获取了每个电影的题材(u.genre)。

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