本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。 PDF下载链接: https://pan.baidu.co
Python+Spark 2.0+Hadoop 机器学习与大数据实战 1.1 机器学习的介绍 机器学习技术不断进步,应用相当广泛,例如推荐引擎、定向广告、需求预测、垃圾邮件 过滤、医学诊断、自然语言处理、搜索引擎、欺诈检测、证券分析、视觉识别、语音识别、手 写识别等。 机器学习架构 机器学习(Machine Learning )通过算法、使用历史数据...
林大贵,从事IT行业多年,在系统设计、网站开发、数字营销、商业智慧、大数据、机器学习等领域具有丰富的实战经验。 目录 ··· 目录 第1章 Python Spark机器学习与Hadoop大数据 1 1.1 机器学习的介绍 2 1.2 Spark的介绍 5 ··· (更多) 喜欢读"Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战"的人也喜欢的电子...
基于hadoop+spark+hive+python的抖音数据分析,抖音数据大屏可视化 01:39 基于hadoop+spark+hive+python的大数据气象数据分析预测平台 01:59 基于hadoop+spark+hive+python的抖音大数据分析,大数据可视化平台 01:39 基于CNN卷积神经网络的图像风格迁移系统,机器学习,深度学习,计算机毕业设计 01:52 基于YOLOv8的背...
在这部分中,机器学习分为三个部分,第一部分是建立机器学习流程pipeline,第二部分是训练,第三部分是预测。 在建立机器学习流程pipeline中包含4个阶段,如下所示: StringIndexer:将文字的分类特征转换为数字。 OneHotEncoder:将一个数字的分类特征字段转为多个字段。
《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》是一本由林大贵所著,清华大学出版社于2018年1月1日出版的书籍。该书主要介绍了Python、Spark 2.0和Hadoop在机器学习与大数据实战中的应用。 从内容上看,该书首先介绍了大数据和机器学习的基本原理,包括分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二...
《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器...
基于hadoop+spark+hive+python的大数据气象数据分析预测平台 01:59 基于hadoop+spark+hive+python的抖音大数据分析,大数据可视化平台 01:39 基于CNN卷积神经网络的图像风格迁移系统,机器学习,深度学习,计算机毕业设计 01:52 基于YOLOv8的背心和安全帽检测系统,机器学习,深度学习,卷积神经网络 01:34 基于python深度...
本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器学习”内容。 为降低读者学习大数据技术的门...