[271] 掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步 -

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1. 初识机器学习

• 1-1 导学
• 1-2 机器学习概述
• 1-3 机器学习核心思想
• 1-4 机器学习的框架与选型..

2. 初识MLlib

• 2-1 MLlib概述
• 2-2 MLlib的数据结构
• 2-3 MLlib与ml
• 2-4 MLlib的应用场景

3. 实战环境搭建

• 3-1 Spark环境安装
• 3-2 Spark配置若干要点
• 3-3 学习Spark shell
• 3-4 实战Wordcount

4. 数据可视化

• 4-1 数据可视化的作用及常用方法
• 4-2 初识Echarts
• 4-3 通过Echarts实现图表化数据展示

5. Spark的矩阵与向量

• 5-1 矩阵与向量介绍
• 5-2 Spark中实践向量的使用
• 5-3 Spark中实践矩阵的使用

6. Spark基础统计模块

• 6-1 基础统计模块及常用统计学知识介绍
• 6-2 实战统计汇总
• 6-3 学习相关系数
• 6-4 学习假设检验

7. Spark实现回归算法

• 7-1 回归分析概述
• 7-2 线性回归算法概述
• 7-3 线性回归算法原理
• 7-4 最小二乘法
• 7-5 随机梯度下降
• 7-6 实战Spark预测房价—项目展示及代码概览
• 7-7 实战Spark预测房价—数据加载及转换
• 7-8 实战Spark预测房价–训练与预测
• 7-9 逻辑回归算法及原理概述
• 7-10 正则化原理
• 7-11 实战Spark逻辑回归
• 7-12 保序回归算法概述
• 7-13 保序回归算法原理
• 7-14 实战一个保序回归数据分析

8. Spark实现分类算法

• 8-1 朴素贝叶斯算法及原理概述
• 8-2 实战朴素贝叶斯的分类
• 8-3 支持向量机概述
• 8-4 实战基于SVM的分类
• 8-5 决策树算法及原理概述
• 8-6 实战基于决策树的分类–案例1
• 8-7 实战基于决策树的分类–案例2
• 8-8 本章小结
• 8-9 关于数据归一化的介绍

9. Spark实现聚类算法

• 9-1 Kmeans算法概述
• 9-2 Kmeans算法原理
• 9-3 Kmeans算法实战
• 9-4 LDA算法概述
• 9-5 LDA算法原理
• 9-6 LDA算法实践
• 9-7 本章小结

10. Spark实现降维

• 10-1 PCA算法及原理概述
• 10-2 实战PCA算法实现降维
• 10-3 本章小结

11. Spark实践文本情感分类

• 11-1 项目总体概况
• 11-2 数据集概述
• 11-3 数据预处理
• 11-4 文本特征提取
• 11-5 训练分类模型
• 11-6 本章小结

12. Spark实践推荐系统

• 12-1 推荐系统简介
• 12-2 推荐系统原理
• 12-3 推荐系统实战(上)
• 12-4 推荐系统实战(下)
• 12-5 本章小结
• 12-6 总结与建议