Spark MLlib 机器学习算法与源码解析 视频教程

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课程介绍：本课程主要讲解Spark MLlib，Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架；实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等算法。本课拒绝枯燥的讲述，将循序渐进从Spark的基础知识、矩阵向量的基础知识开始，然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark源码实现，最后均会通过实例进行解析实战，帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习。

适用人群：对spark有兴趣，有志从事数据分析，数据挖掘工作方向的朋友。课程目录：

第一课 Spark MLlib基础入门1、Spark介绍2、Spark MLlib介绍3、课程的基础环境4、Spark RDD操作5、RDD操作的代码实操第二课 Spark MLlib矩阵向量1、Spark MLlib矩阵向量2、矩阵向量的代码实操第三课 Spark MLlib线性回归算法1、线性回归算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第四课 Spark MLlib逻辑回归算法1、逻辑回归算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第五课 Spark MLlib贝叶斯分类算法1、贝叶斯分类算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第六课 Spark MLlib决策树算法1、决策树算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第七课 Spark MLlib KMeans聚类算法1、KMeans聚类算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第八课 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法1、FPGrowth关联规则算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第九课 Spark MLlib协同过滤推荐算法1、协同过滤推荐算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操第十课 Spark MLlib神经网络算法1、神经网络算法2、源码分析3、实例4、实例的代码实操

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