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    • Spark机器学习实战
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    • Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发。本课程适合给有java,scala基础,想往大数据spark机器学习这块发展,适合给想学习spark,往数据仓库,大数据挖掘机器学习,方向发展的学员!
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    • 上传时间:2017-04-11
    • 机器学习实战 - [美]Peter Harrington...
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    • 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究.....领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机.....、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法.....的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心
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    • 上传时间:2018-01-16
    • 机器学习实战视频教程
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    • 本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解.....了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行学习。   本课程主要讲述了两大类机器学习的方法:有监督学习和无.....监督学习,其中有监督学习里面,又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度,容易理解机器学习思路和实现的过程。 第一讲:机器学习的任务和方法 第二讲:Python语言基础.....AdaBoost元算法提高分类性能 第十一讲:利用回归预测数值型数据 第十二讲:树回归 第十三讲:无监督学习 第十四讲:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
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    • 上传时间:2017-05-15
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