点播
课程时长 22小时24分钟
学习期限 12 个月 退款期限 30 天
市场价格 ￥199.00 会员价格 ￥159.00
难度级别 中级 学习人次 342 综合评分 4.3
- 详情
- 目录
- 套餐3
- 咨询2
- 评价22
第1章 初识机器学习
- 1-1 导学 试听16分钟20秒
- 1-2 机器学习概述19分钟16秒
- 1-3 机器学习核心思想16分钟31秒
- 1-4 机器学习的框架与选型..10分钟18秒
第2章 初识MLlib
- 2-1 MLlib概述14分钟35秒
- 2-2 MLlib的数据结构24分钟49秒
- 2-3 MLlib与ml19分钟35秒
- 2-4 MLlib的应用场景22分钟41秒
第3章 实战环境搭建
- 3-1 Spark环境安装 试听24分钟59秒
- 3-2 Spark配置若干要点17分钟57秒
- 3-3 学习Spark shell12分钟39秒
- 3-4 实战Wordcount15分钟51秒
第4章 数据可视化
- 4-1 数据可视化的作用及常用方法29分钟47秒
- 4-2 初识Echarts25分钟11秒
- 4-3 通过Echarts实现图表化数据展示29分钟04秒
第5章 Spark的矩阵与向量
- 5-1 矩阵与向量介绍22分钟57秒
- 5-2 Spark中实践向量的使用21分钟14秒
- 5-3 Spark中实践矩阵的使用20分钟04秒
第6章 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23分钟12秒
- 6-2 实战统计汇总24分钟17秒
- 6-3 学习相关系数13分钟59秒
- 6-4 学习假设检验18分钟23秒
第7章 Spark实现回归算法
- 7-1 回归分析概述14分钟41秒
- 7-2 线性回归算法概述18分钟18秒
- 7-3 线性回归算法原理14分钟32秒
- 7-4 最小二乘法16分钟20秒
- 7-5 随机梯度下降13分钟42秒
- 7-6 实战Spark预测房价---项目展示及代码概览23分钟15秒
- 7-7 实战Spark预测房价---数据加载及转换16分钟54秒
- 7-8 实战Spark预测房价--训练与预测16分钟42秒
- 7-9 逻辑回归算法及原理概述12分钟43秒
- 7-10 正则化原理21分钟42秒
- 7-11 实战Spark逻辑回归28分钟31秒
- 7-12 保序回归算法概述11分钟46秒
- 7-13 保序回归算法原理18分钟38秒
- 7-14 实战一个保序回归数据分析21分钟25秒
第8章 Spark实现分类算法
- 8-1 朴素贝叶斯算法及原理概述 试听28分钟37秒
- 8-2 实战朴素贝叶斯的分类25分钟20秒
- 8-3 支持向量机概述16分钟10秒
- 8-4 实战基于SVM的分类27分钟39秒
- 8-5 决策树算法及原理概述28分钟41秒
- 8-6 实战基于决策树的分类--案例112分钟20秒
- 8-7 实战基于决策树的分类--案例217分钟22秒
- 8-8 本章小结17分钟14秒
- 8-9 关于数据归一化的介绍10分钟
第9章 Spark实现聚类算法
- 9-1 Kmeans算法概述16分钟32秒
- 9-2 Kmeans算法原理29分钟57秒
- 9-3 Kmeans算法实战13分钟22秒
- 9-4 LDA算法概述25分钟21秒
- 9-5 LDA算法原理25分钟04秒
- 9-6 LDA算法实践28分钟22秒
- 9-7 本章小结13分钟42秒
第10章 Spark实现降维
- 10-1 PCA算法及原理概述19分钟02秒
- 10-2 实战PCA算法实现降维20分钟35秒
- 10-3 本章小结13分钟20秒
第11章 Spark实践文本情感分类
- 11-1 项目总体概况16分钟34秒
- 11-2 数据集概述21分钟13秒
- 11-3 数据预处理12分钟46秒
- 11-4 文本特征提取26分钟39秒
- 11-5 训练分类模型27分钟46秒
- 11-6 本章小结22分钟58秒
第12章 Spark实践推荐系统
- 12-1 推荐系统简介24分钟13秒
- 12-2 推荐系统原理22分钟17秒
- 12-3 推荐系统实战(上)28分钟57秒
- 12-4 推荐系统实战(下)13分钟27秒
- 12-5 本章小结18分钟39秒
- 12-6 总结与建议27分钟20秒
授课教师
全栈工程师