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課程簡介
spark.mllib：數據類型、演算法和實用程式
- 數據類型
- 基本統計數據
- 匯總統計數據
- 相關性
- 分層抽樣
- 假設檢驗
- 流顯著性檢驗
- 隨機數據生成
- 分類和回歸
- 線性模型（SVM、邏輯回歸、線性回歸）
- 樸素貝葉斯
- 決策樹
- 樹的系綜（Random Forest 和 Gradient-Boosted Trees）
- 等滲回歸
- 協同過濾
- 交替最小二乘法 （ALS）
- 聚類
- k 均值
- 高斯混合物
- 冪反覆運算集群 （PIC）
- 潛在狄利克雷分配 （LDA）
- 將 k 均值一分為二
- 流式處理 K-Means
- 降維
- 奇異值分解 （SVD）
- 主成分分析 （PCA）
- 特徵提取和轉換
- 頻繁的模式挖掘
- FP 增長
- 關聯規則
- 前綴跨度
- 評估指標
- PMML 模型導出
- 優化（開發者）
- 隨機梯度下降
- 記憶體受限 BFGS （L-BFGS）
spark.ml：ML 管道的高級 API
- 概述：估算器、轉換器和管道
- 提取、轉換和選擇特徵
- 分類和回歸
- 聚類
- 高級主題
最低要求
瞭解以下其中一項知識：
- 爪哇島
- Scala
- 蟒
- 火花R。
35 時間：
客戶評論 (1)
很多實際的例子，處理同一問題的不同方法，有時還不那麼明顯的技巧如何改進當前的解決方案
Rafal - Nordea
Course - Apache Spark MLlib
機器翻譯
