大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战优化

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

公安和情报部门积累了海量的数据库信息，但传统关系型数据库的性能瓶颈限制了数据的价值发挥。数据来源分散滞后、归档能力薄弱、查询和呈现自动化程度低、业务模型应用少等问题亟待解决。 为挖掘海量数据关联关系，筛查重点人员并分析其关系网络，该系统采用HDFS分布式文件系统搭配MySQL数据库，利用Spark分布式计算引擎进行数据分析，结合Web前端技术和EChart数据可视化技术，构建了一个可拓展性强、数据处理速度快、实用性强、操作简单的人员信息管理系统。 该系统为公安和情报部门提供人员信息查询、数据可视化和数据预测功能，可用于公安侦查、治安管理、刑侦立案等工作，并在深圳市某公安部门取得良好应用效果。

档描述了在Spark作业中验证大数据的设计思路和示例代码。

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

中华石衫老师倾情分享，带你深入剖析Spark电商项目源码，代码注释清晰易懂，蕴含丰富的Spark性能调优经验，助力开发者提升实战技能。

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

利用梯度下降和牛顿法求解Rosenbrock函数最小值 本实例探讨如何使用Python和机器学习库，通过梯度下降和牛顿法两种优化算法寻找Rosenbrock函数的最小值。 机器学习概述 机器学习致力于研究能够从经验中学习并改进性能的算法。其核心要素包括： 算法: 用于学习和预测的核心程序。 经验: 指的是用于训练算法的数据，也称为训练集。 性能: 指算法根据经验进行预测的能力，通常通过评估指标来衡量。 机器学习的典型流程为：使用数据训练模型，评估模型性能，若性能不达标则调整算法或数据，直至模型达到预期效果。 监督学习 监督学习是机器学习的一大分支，其目标是从已标注的训练数据中学习一个函数，

大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统项目课程，包含课件及代码下载。本项目课程全面涵盖互联网公司对海量用户浏览行为和业务数据分析的需求，以及企业数据管理和运营。

本课程包含Spark大数据全套知识体系，从基础概念讲解到实战案例演示，为你全面掌握Spark提供完整学习路径。