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。
Spark 2.x + Python 大数据机器学习实战
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Mahout的核心算法
推荐系统(Recommender Systems)推荐系统帮助构建推荐引擎,通过分析用户行为和偏好,预测用户可能感兴趣的内容。通常通过协作过滤技术实现,例如在电商、视频流媒体和社交平台中使用。
聚类分析(Clustering)聚类是一种无监督学习方法,将数据集分为多个类或簇。聚类分析在市场细分、社交网络分析和图像分割
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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。
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