您现在的位置是：课程
大数据Spark技术之机器学习第11季教程
2023-09-20 23:07课程 人已围观
课程购买咨询和资料获取请加老师QQ 2020363447
本课程讲解大规模数据处理的统一分析引擎—Spark。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark原理和新特性，且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。除Spark全体系外还包含机器学习、算法、推荐系统等。
本套大型Spark架构师系列教程共计13季，本套为第十一季。
课程目录：
第十一季
01.机器学习-Tokenizer-按照空格进行切割
02.机器学习-RegexTokenizer-支持正则表达式分词
03.机器学习-word中文分词-自定义停用词
04.机器学习-idf模型训练-结果考察-公式原理
05.机器学习-pipeline操作-英文停用词组合
06.机器学习-pipeline java代码实现
07.机器学习-松散向量密度化处理
08.机器学习-推荐系统-指标概述
09.机器学习-推荐系统-用户行为数据说明
10.机器学习-推荐系统-相似度算法-userCF
11.机器学习-推荐系统-余弦相似度计算
12.机器学习-推荐系统-用户相似度矩阵计算
13.机器学习-推荐系统-相似度矩阵排序
14.机器学习-推荐系统-使用userCF算法实现用户u对商品i的偏好计算
13季全部掌握可以达到如下效果：
1.代码和原理驱动讲解Spark的各个技术点（全部手敲代码），全程图文解读
2.能够对常见的Spark性能问题，使用各种技术进行性能调优
3.熟练掌握Spark全体系的知识和操作，可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序
4.透彻理解Spark新特性和原理，可以对Spark企业级案例，进行调优和故障排查
5.能熟练对Spark、Sclala、Kafka、机器学习、朴素贝叶斯算法等技术融汇贯通
上一篇：博士讲授人工智能之机器学习
下一篇：人工智能
