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    PySpark机器学习从入门到精通-

    共118节81人学习任大勇 课程详情 领证书

    • RDD操作

      • 创建RDD-1
      • 创建RDD-2
      • 其他通用的RDD操作
      • 实验：使用Spark处理数据文件

    • 使用Pair RDDs聚合数据

      • Key-Value Pair RDDs-1
      • Key-Value Pair RDDs-2
      • Key-Value Pair RDDs总结
      • Map-Reduce
      • Map-Reduce的代码实现及其他Pair RDD操作
      • 实战：Pair RDD操作
      • 示例：按key连接-1
      • 示例：按key连接-2
      • 实战：使用Pair RDDs连接两个数据集

    • 编写和部署Spark应用

      • 创建SparkContext
      • 运行Spark应用-1
      • 运行Spark应用-2
      • 实战

    • Spark SQL和DataFrames

      • Spark SQL和SQL Context
      • 创建DataFrames-1
      • 创建DataFrames-2
      • 实战
      • DataFrames查询字符串
      • 列表达式
      • SQL查询与集合查询
      • 联接DataFrames
      • 示例
      • 保存DataFrames
      • DataFrames和RDDs-1
      • DataFrames和RDDs-2
      • 实战：使用Spark SQL处理ETL-1
      • 实战：使用Spark SQL处理ETL-2

    • Spark Streaming基础

      • 什么是Spark Streaming？
      • Spark Streaming的特性
      • 示例：Spark Streaming请求统计
      • DStreams数据源
      • DStreams操作
      • Python示例：找到核心客户
      • 开发Spark Streaming应用
      • 实战

    • 机器学习技术介绍

      • 什么是机器学习-1
      • 什么是机器学习-2
      • 机器学习的泛化能力和过拟合问题
      • 机器学习应用场景
      • 数据来源与类型
      • 常用数据集数据的结构组成
      • 特征工程

    • PySpark MLlib

      • 基于大数据的机器学习
      • Spark机器学习MLlib
      • 机器学习工作流概念-1
      • 机器学习工作流概念-2
      • 构建一个机器学习工作流-1
      • 构建一个机器学习工作流-2
      • 实战

    • 特征抽取、转化和选择

      • 特征抽取：TF-IDF-1
      • 特征抽取：TF-IDF-2
      • 特征抽取：CountVectorizer
      • 特征变换：标签和索引的转化-1
      • 特征变换：标签和索引的转化-2
      • 特征选取：卡方选择器
      • 实战

    • 回归算法

      • 线性回归
      • 一元和多元线性回归
      • 逻辑回归-1
      • 逻辑回归-2
      • 用二项逻辑斯蒂回归来解决二分类问题
      • 实战

    • 决策树与集成算法

      • 决策树概述
      • 决策树的构建
      • 决策树构造实例
      • 决策树剪枝策略
      • 决策树分类器
      • 集成算法
      • 集成算法的模型-1
      • 集成算法的模型-2

    • 贝叶斯算法

      • 贝叶斯介绍
      • 贝叶斯算法原理
      • 贝叶斯算法应用
      • 模型比较理论
      • 垃圾邮件过滤实例

    • 文本分析

      • 关键词提取
      • 相似度
      • 实战

    • 神经网络

      • 神经网络介绍
      • 神经元模型
      • 多层前馈神经网络
      • 多层前馈神经网络特点和设计
      • Backpropagation算法
      • Backpropagation算法举例
      • 实战

    • 聚类算法

      • 聚类算法
      • 示例：k-means聚类-1
      • 示例：k-means聚类-2
      • K-Means聚类评估
      • 实战

    • 认识推荐系统

      • 什么是推荐系统及原理
      • 推荐系统应用
      • 推荐系统评测-1
      • 推荐系统评测-2

    • 推荐算法模型

      • 推荐模型构建流程
      • 推荐算法概述
      • 基于协同过滤的推荐算法
      • Item-based
      • 相似度计算
      • K-Nearest Neighbor最近邻法
      • 物品相似度计算
      • 协同过滤-1
      • 协同过滤-2
      • 基于模型的方法
      • 基于图的模型
      • 基于矩阵分解的方法
      • ALS方法
      • 评估指标
      • ALS算法
      • 实战

    • 参数调优

      • 超参数调优的原理-1
      • 超参数调优的原理-2
      • 使用交叉验证进行模型选择
      • 实战
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