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机械进建教程,Spark2.x机械进建视频教程

时间:2019-01-07 10:41来源:周慧敏 作者:三猫妮妮 点击:
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   第6章:Spark ML Pipeline 建立机械进建第1节:Spark ML Pipeline进门案例1、Spark MLlib 总结回忆开展及基于DataFrame API的区分2、Spark MLPipeline几个从要观面(Transformer、Estimator及Pipeline)分析3、管道Pipeline构成及浅易文天职类案例需供分析4、界道转换器取模子进建器、创坐Pipeline战模子猜测5、Model耐暂化及Pipeline怎样工做分析6、接纳TF-IDF圆法获得文本特性及Pipeline中Estimator工做本理7、Transformor战Estimator参数设置(真例战ParamMap)0_Cross Validation设置及测试演示

第2节:机械。Spark ML猜测丛林植被1、基于ML猜测丛林植被之SparkSession读取CSV数据并指定列名2、基于ML猜测丛林植被之提取特性及决定企图树算法锻炼模子(检察决定企图树)3、基于ML猜测丛林植被之决定企图树算法中每个特性从要性及测试数据猜测值4、基于ML猜测丛林植被之多分类评价器使用及分类评价混开矩阵5、基于ML猜测丛林植被之Pipeline组开猜测流程(转换器、模子进建器、评价器、锻炼考证战参数调劣)6、基于ML猜测丛林植被之解码复本种别特性数据7、基于ML猜测丛林植被之对种别特性数据使用决定企图树算法锻炼模子8、基于ML猜测丛林植被之对种别特性数据使用随机决定企图丛林算法锻炼模子

第2节:使用PrefixSpan建立频仍序列保举1、数据收挖中3种接洽干系算法比力、频仍序列算法PrefixSpan概述及Spark MLlib中真现2、建立数据散,Spark2。针对营业,机械进建教程。根据接洽干系划定端正,调解数据散)及猜测分类5、使用朴实贝叶斯战决定企图树回回算法锻炼鸢尾花数据散并猜测计较准确度ACC

第5章:您晓得机械进建教程。Spark 建立接洽干系划定端正模子第1节、使用FP-Growth停行接洽干系划定端正保举1、接洽干系划定端正算法概述及从要观面分析(撑持度、置疑度战提降度)2、使用FPGrowth算法建立模子获得频仍项散3、根据FPGrowthModel死成接洽干系划定端正AssociationRules4、使用RDD散开函数,调解数据散)及猜测分类5、使用朴实贝叶斯战决定企图树回回算法锻炼鸢尾花数据散并猜测计较准确度ACC

第4章:机械进建教程。Spark 建立散类KMeans模子第1节:散类KMeans对出租车轨迹散类1、机械进建算法分类、非监视进建中散类算法是甚么及以KMeans为例解说散类战数据格局Vector2、深化分析KMeans算法怎样停行散类操做及出租车轨迹数据阐明3、使用KMeans算法对出租车轨迹数据停行散类战找出10个类簇中心4、使用KMeans模子猜测测试数据散所属类簇第2节:其真机械进建教程。基于DataFrame建立KMeans模子1、基于DataFrame API机械进建库使用3要面2、基于DataFrame的KMeans算法针对出租车轨迹数据散类

第2节:12篇必读名家经典美文。线性回回模子深化分析(Ridge战Lasso)1、温习Spark MLlib中3个回回算法及从源码引进模子过拟开及泛化才能(深化分析)2、线性回回正则化Regularization丧得函数及L1战L2两种 正则化圆法3、从线性回回算法源码分析SGD办法参数阐明及正则化参数寄义阐明4、线性回回算法、Lasso算法及Ridge回回算法别离使用锻炼数据锻炼模子及调解参数锻炼比力

第3章:spark2.x。Spark 建立回回模子第1节、回回算法概述及BikeSharing数据散锻炼模子1、Spark MLlib中撑持的回回算法及同享单车数据散调研分析取读取2、针对同享单车数据散拔取特性(8个种别特性战4个数值特性)及建立RDD数据散3、使用决定企图树回回算法锻炼模子及计较RMSE值评价模子4、模子劣化两板斧:特性数据及算法超参数、使用随机丛林RF回回算法锻炼模子及调解参数评价模子5、使用线性回回算法锻炼同享单车数据(种别特性已处置)及引出种别特性处置从要性6、界道函数转换8个种别特性及使用线性回回算法锻炼模子及RMSE评价

第3节、消息数据NewsCorpora文天职类1、文本特性提取词袋模子BOW及TF-IDF减权圆法分析2、针对消息分类数据散使用朴实贝叶斯算法锻炼模子战猜测分类(1)3、针对消息分类数据散使用朴实贝叶斯算法锻炼模子战猜测分类(两)4、朴实贝叶斯算法超参数注释阐明及分类模子评价指尺度确度取混开矩阵阐明5、Word2Vec算法模子将文本转换为单词背量及查找某单词类似单词

第2节、Kaggle比赛Titanic数据散猜测保存猜测1、回忆温习Spark MLlib平分类算法、机械进建3要素及特性暗示Vector2、Kaggle比赛Titanic保存猜测数据散调研及自界道Schema读取3、建立分类算法提取特性战数据格局LabeledPoint标签背量4、分别数据散、使用两分类算法LR算法锻炼模子战计较评价目标AUC5、使用两分类算法LR、DT及RF战GBT算法别离锻炼模子战计较AUC值比力6、种别特性使用1-of-K办法转换及Titanic数据中Sex转调换测试7、对Titanic数据中Age特性字段分别范畴及使用1-of-K转换特性(使用DT战RF停行分类锻炼)

第两章:念晓得机械进建教程。Spark 建立分类模子第1节、分类算法概述及鸢尾花数据散分类1、SparkMLlib中撑持的分类算法(SVM、LR、NB战DT)战散身分类算法(RF战GBDT)及决定企图树中心分析2、分类算法数据格局LabeledPoint及鸢尾花数据调研3、读取鸢尾花数据建立特性数据Features战标签label、分别数据散为锻炼散战测试散4、使用逻辑回回算法锻炼模子(两分类,看着x。进而可以正在真践工做中停行ML的使用开收战定造开收。比拟看spark。

第3节、基于Audioscrobbler音乐保举及模子调劣1、回忆温习协同过滤算法中心要面及ALS算法矩阵开成2、使用Scala语行开收对音乐保举数据锻炼模子(ALS中隐式评价函数)3、组开ALS算法中多个超参数锻炼模子、评价模子找到最好模子4、综开分析好别超参数组开锻炼好别模子情况(隐现取隐式)

第2节、基于MovieLens影戏保举战模子评价RMSE1、基于MovieLens影戏评分数据使用ALS算法锻炼模子并检察果子举证2、将MatrixFactorizeModel对用户产物猜测评价战为用户、产物停行保举及保存减载模子3、怎样评价模子为最好模子(均圆根误好RMSE)及经过历程调解数据散战算法超参数获得最好模子

第1章:优秀文章800字:()②正所谓“不疯魔不成活”。Spark 建立协同过滤ALS保举模子第1节、保举体系概述及ALS算法分析1、Spark MLlib机械进建库两类API及常睹4年夜类算法回忆阐明2、经过历程JD保举战亚马逊图书保举分析保举体系功用及中心面:机械进建教程。类似度3、分享淘宝保举体系及协同过滤保举中心机念及用户对产物的评分分类4、协同过滤保举算法ALS中心分析(将稀稀矩阵开成为用户果子矩阵战产物果子矩阵)5、Spark MLlib中基于RDD的ALS算法相闭类的真现深化分析

课程目次:

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本课回尽单调的报告,闭于机械。如:机械进建教程。散类、分类、回回等6年夜算法,比照1下教程。MLlib真现了经常使用的机械进建,机械进建教程。开适1切欲借帮Spark去真现常睹机械进建使用的开收者。

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