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Spark MLlib 机器学习算法与源码解析课程

 
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上部份地点:【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)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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部份程大纲
 

第一部份 Spark MLlib基础入门
1、Spark介绍
2、Spark MLlib介绍
3、部份程的基础环境
4、Spark RDD操作
5、RDD操作的代码实操

第二部份 Spark MLlib矩阵向量
1、Spark MLlib矩阵向量
2、矩阵向量的代码实操

第三部份 Spark MLlib线性回归算法
1、线性回归算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第四部份 Spark MLlib逻辑回归算法
1、逻辑回归算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第五部份 Spark MLlib贝叶斯分类算法
1、贝叶斯分类算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第六部份 Spark MLlib决策树算法
1、决策树算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第七部份 Spark MLlib KMeans聚类算法
1、KMeans聚类算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第八部份 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法
1、FPGrowth关联规则算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第九部份 Spark MLlib协同过滤推荐算法
1、协同过滤推荐算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第十部份 Spark MLlib神经网络算法
1、神经网络算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

 

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