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上.课.时.间.和.地.点 |
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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课程大纲 |
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- 第1章航班延迟预测
1-1数据源说明
1-2具体预测业务
1-3介绍Spark mllib中的线性回归
1-4目标项的特点
1-5正则项特点
1-6Spark实现线性回归总结
1-7Spark线性回归简单例子
1-8机器学习项目过程
1-9数据加载
1-10数据转换一
1-11数据转换二
1-12数据转换三
1-13数据转换四
1-14数据转换五
1-15数据转换六
1-16数据转换七
1-17数据转换八
1-18数据转换九
1-19构造特征向量
1-20模型训练
1-21模型测试
1-22Pipeline概念
1-23使用Pipeline
1-24交叉验证
1-25超参数组合
1-26模型部署与预测
第2章Spark中其他算法
2-1libsvm数据格式
2-2Spark中的二分类
2-3多元分类
2-4Spark中的SVM
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