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    Spark-MLlib 机器学习

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      2019-04-19
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    • 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维
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      2019-04-17
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    • 基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
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      2019-04-16
    • 基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法1 k-平均算法(k-means clustering)概述 1.1 回顾无监督学习 ◆ 分类、回归都属于监督学习...[作者空间]

    • 基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法
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      2019-04-15
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    • 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法
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      2019-04-12
    • 基于Spark的机器学习实践 (七) -  回归算法1 回归分析概述 1.1 回归分析介绍 ◆ 回归与分类类似,只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的...[作者空间]

    • 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块
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      2019-04-10
    • 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块0 相关源码 1 基础统计模块及常用统计学知识介绍 ◆ Spark 的基础统计模块即MLlib组件中的Basic...[作者空间]

    • 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化
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      2019-04-09
    • 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化0 相关源码 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? ◆ 将数...[作者空间]

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      2019-04-09
    • 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建0 相关源码 1 Spark环境安装 ◆ Spark 由scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM ◆ 官...[作者空间]

    • 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib
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      2019-04-08
    • 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib1 MLlib概述 1.1 MLlib 介绍 ◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点 ◆...[作者空间]

    • 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习
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      2019-04-08
    • 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习1 导学 1.1 开源大数据技术 1.2 学习方法 1.3 提高竞争力必备 1.4 教程特色 1.5 教程规划 ...[作者空间]

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