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Spark机器学习班

  • 开班时间:开班时间待定
  • 课程时长: 10次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 价       格:原价1000特价799,后续开放报名
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参团费:5元

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课程概要:基于mllib源码层次的讲解,包括如何基于spark 开发工具包,比如开发一个贝叶斯
课程目标:培养spark开发工程师,学完后可基于某个平台进行实际spark开发
课程重心:重点放在不同场景的算法选择,参数调整,算法比对和解决思路上,知道怎么用最合适
《Spark 机器学习》 大纲草案:
1. Spark环境搭建与运行
- 两种语言Scala与Python
2. Spark MLlib基础
- Spark数据操作与MLlib统计操作
- Spark MLlib矩阵向量
3. 基于Spark的推荐系统:日志数据的收集+评价数据的收集=>数据清洗=>推荐系统=>推荐结果
- Spark MLlib ALS交替最小二乘算法、NMF非负矩阵分解、协同过滤推荐算法
4. 基于Spark的分类模型
- Spark MLlib贝叶斯分类、SVM支持向量机算法、决策树算法
5. 基于Spark的回归模型
- Spark MLlib 线性回归、逻辑回归算法
6. 基于Spark的聚类模型
- Spark MLlib KMeans聚类算法、LDA主题模型算法
7. 基于Spark的数据降维
- Spark MLlib PCA主成分分析法、SVD奇异值分解法
8. 基于Spark的文本处理
- 词袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型
9. 基于Spark的图计算
- GraphX与GraphFrames、BFS、Connected Components、Shortest paths、Triangle Count、PageRank、LPA等算法
10. 基于Spark的神经网络算法

- 人工神经网络与神经网络算法实现


大纲讨论稿:https://ask.julyedu.com/question/7062