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PySpark机器学习从入门到精通-

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  • 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
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