Spark MLlib 深度学习优化算法与源代码分析教程视频

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第一课 Spark MLlib基本新手入门
1、Spark详细介绍
2、Spark MLlib详细介绍
3、课程内容的基本自然环境
4、Spark RDD实际操作
5、RDD实际操作的编码实际操作
第二课 Spark MLlib引流矩阵向量
1、Spark MLlib引流矩阵向量
2、引流矩阵向量的编码实际操作
第三课 Spark MLlib线形回归算法
1、线形回归算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第四课 Spark MLlib逻辑性回归算法
1、逻辑性回归算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第五课 Spark MLlib贝叶斯分类优化算法
1、贝叶斯分类优化算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第六课 Spark MLlib决策树算法
1、决策树算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第七课 Spark MLlib KMeans聚类算法
1、KMeans聚类算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第八课 Spark MLlib FPGrowth关联规则优化算法
1、FPGrowth关联规则优化算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第九课 Spark MLlib协同过滤推荐系统
1、协同过滤推荐系统
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作
第十课 Spark MLlib神经元网络优化算法
1、神经元网络优化算法
2、源代码剖析
3、案例
4、案例的编码实际操作

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