Spark 2.x 机器学习实战(算法篇:基于Kaggle竞赛数据集,六大算法模型构建)
|-9、如何评估模型为最佳模型(均方根误差RMSE)及通过调整数据集和算法超参数获取最佳模型.rar-文件大小:74.39 MB
|-8、将MatrixFactorizeModel对用户产品预测评价和为用户、产品进行推荐及保存加载模型.rar-文件大小:98.39 MB
|-7、基于MovieLens电影评分数据使用ALS算法训练模型并查看因子举证.rar-文件大小:118.43 MB
|-6、Spark MLlib中基于RDD的ALS算法相关类的实现深入剖析.rar-文件大小:76.61 MB
|-69、基于ML预测森林植被之对类别特征数据使用随机决策森林算法训练模型.rar-文件大小:73.43 MB
|-68、基于ML预测森林植被之对类别特征数据使用决策树算法训练模型.rar-文件大小:93.25 MB
|-67、基于ML预测森林植被之解码还原类别特征数据.rar-文件大小:70.14 MB
|-66、基于ML预测森林植被之Pipeline组合预测流程(转换器、模型学习器、评估器、训练验证和参数调优).rar-文件大小:125.69 MB
|-65、基于ML预测森林植被之多分类评估器使用及分类评估混淆矩阵.rar-文件大小:73.27 MB
|-64、基于ML预测森林植被之决策树算法中每个特征重要性及测试数据预测值.rar-文件大小:59.31 MB
|-63、基于ML预测森林植被之提取特征及决策树算法训练模型(查看决策树).rar-文件大小:83.67 MB
|-62、基于ML预测森林植被之SparkSession读取CSV数据并指定列名.rar-文件大小:86.91 MB
|-61、Cross Validation设置及测试演示.rar-文件大小:106.11 MB
|-60、Transformor和Estimator参数设置(实例和ParamMap).rar-文件大小:100.50 MB
|-5、协同过滤推荐算法ALS核心剖析(将稀疏矩阵分解为用户因子矩阵和产品因子矩阵).rar-文件大小:138.44 MB
|-59、采用TF-IDF方式获取文本特征及Pipeline中Estimator工作原理.rar-文件大小:92.10 MB
|-58、Model持久化及Pipeline如何工作剖析.rar-文件大小:80.63 MB
|-57、定义转换器与模型学习器、创建Pipeline和模型预测.rar-文件大小:93.26 MB
|-56、管道Pipeline组成及简易文本分类案例需求分析.rar-文件大小:85.56 MB
|-55、Spark ML Pipeline几个重要概念(Transformer、Estimator及Pipeline)剖析.rar-文件大小:67.95 MB
|-54、Spark MLlib 总结回顾发展及基于DataFrame API的区别.rar-文件大小:69.21 MB
|-53、结合实际需要找出符合规则的频繁序列集、模型和结果保存.rar-文件大小:49.15 MB
|-52、构建数据集,使用PrefixSpan算法训练数据获取频繁序列集.rar-文件大小:53.56 MB
|-51、数据挖掘中三种关联算法比较、频繁序列算法PrefixSpan概述及Spark MLlib中实现.rar-文件大小:63.06 MB
|-50、使用RDD聚合函数,依据关联规则,针对业务,得到推荐列表.rar-文件大小:63.22 MB
|-4、分享淘宝推荐系统及协同过滤推荐核心思想及用户对产品的评分分类.rar-文件大小:130.99 MB
|-49、依据FPGrowthModel生成关联规则AssociationRules.rar-文件大小:85.21 MB
|-48、使用FPGrowth算法构建模型获取频繁项集.rar-文件大小:59.95 MB
|-47、关联规则算法概述及重要概念剖析(支持度、置信度和提升度).rar-文件大小:104.50 MB
|-46、基于DataFrame的KMeans算法针对出租车轨迹数据聚类.rar-文件大小:119.36 MB
|-45、基于DataFrame API机器学习库使用三要点.rar-文件大小:70.57 MB
|-44、使用KMeans模型预测测试数据集所属类簇.rar-文件大小:72.75 MB
|-43、使用KMeans算法对出租车轨迹数据进行聚类和找出10个类簇中心.rar-文件大小:105.81 MB
|-42、深入剖析KMeans算法如何进行聚类操作及出租车轨迹数据说明.rar-文件大小:73.59 MB
|-41、机器学习算法分类、非监督学习中聚类算法是什么及以KMeans为例讲解聚类和数据格式Vector.rar-文件大小:82.58 MB
|-40、线性回归算法、Lasso算法及Ridge回归算法分别使用训练数据训练模型及调整参数训练比较.rar-文件大小:103.15 MB
|-3、通过JD推荐和亚马逊图书推荐剖析推荐系统功能及核心点:相似度.rar-文件大小:133.72 MB
|-39、从线性回归算法源码剖析SGD方法参数说明及正则化参数含义说明.rar-文件大小:132.87 MB
|-38、线性回归正则化Regularization损失函数及L1和L2两种 正则化方式.rar-文件大小:84.37 MB
|-37、复习Spark MLlib中三个回归算法及从源码引入模型过拟合及泛化能力(深入剖析).rar-文件大小:100.45 MB
|-36、定义函数转换8个类别特征及使用线性回归算法训练模型及RMSE评估.rar-文件大小:113.42 MB
|-35、使用线性回归算法训练共享单车数据(类别特征未处理)及引出类别特征处理重要性.rar-文件大小:74.08 MB
|-34、模型优化两板斧:特征数据及算法超参数、使用随机森林RF回归算法训练模型及调整参数评估模型.rar-文件大小:156.83 MB
|-33、使用决策树回归算法训练模型及计算RMSE值评估模型.rar-文件大小:132.55 MB
|-32、针对共享单车数据集选取特征(8个类别特征和4个数值特征)及构建RDD数据集.rar-文件大小:99.57 MB
|-31、Spark MLlib中支持的回归算法及共享单车数据集调研分析与读取.rar-文件大小:130.93 MB
|-30、Word2Vec算法模型将文本转换为单词向量及查找某单词相似单词.rar-文件大小:101.94 MB
|-2、Spark MLlib机器学习库两类API及常见四大类算法回顾说明.rar-文件大小:87.53 MB
|-29、朴素贝叶斯算法超参数解释说明及分类模型评估指标精确度与混淆矩阵说明.rar-文件大小:136.58 MB
|-28、针对新闻分类数据集使用朴素贝叶斯算法训练模型和预测分类(二).rar-文件大小:90.91 MB
|-27、针对新闻分类数据集使用朴素贝叶斯算法训练模型和预测分类(一).rar-文件大小:108.95 MB
|-26、文本特征提取词袋模型BOW及TF-IDF加权方式剖析.rar-文件大小:87.58 MB
|-25、对Titanic数据中Age特征字段划分范围及使用1-of-K转换特征(使用DT和RF进行分类训练).rar-文件大小:69.66 MB
|-24、类别特征使用1-of-K方法转换及Titanic数据中Sex转换与测试.rar-文件大小:77.88 MB
|-23、使用二分类算法LR、DT及RF和GBT算法分别训练模型和计算AUC值比较.rar-文件大小:90.57 MB
|-22、划分数据集、使用二分类算法LR算法训练模型和计算评估指标AUC.rar-文件大小:56.09 MB
|-21、构建分类算法提取特征和数据格式LabeledPoint标签向量.rar-文件大小:57.61 MB
|-20、Kaggle竞赛Titanic生存预测数据集调研及自定义Schema读取.rar-文件大小:57.57 MB
|-1、课程介绍.rar-文件大小:30.79 MB
|-19、回顾复习Spark MLlib中分类算法、机器学习三要素及特征表示Vector.rar-文件大小:68.12 MB
|-18、使用朴素贝叶斯和决策树回归算法训练鸢尾花数据集并预测计算精确度ACC.rar-文件大小:97.83 MB
|-17、使用逻辑回归算法训练模型(二分类,调整数据集)及预测分类.rar-文件大小:146.38 MB
|-16、读取鸢尾花数据构建特征数据Features和标签label、划分数据集为训练集和测试集.rar-文件大小:88.32 MB
|-15、分类算法数据格式LabeledPoint及鸢尾花数据调研.rar-文件大小:90.54 MB
|-14、Spark MLlib中支持的分类算法(SVM、LR、NB和DT)和集成分类算法(RF和GBDT)及决策树核心剖析.rar-文件大小:113.07 MB
|-13、综合分析不同超参数组合训练不同模型状况(显示与隐式).rar-文件大小:47.46 MB
|-12、组合ALS算法中多个超参数训练模型、评估模型找到最佳模型.rar-文件大小:97.47 MB
|-11、使用Scala语言开发对音乐推荐数据训练模型(ALS中隐式评价函数).rar-文件大小:210.22 MB
|-10、回顾复习协同过滤算法核心要点及ALS算法矩阵分解.rar-文件大小:87.72 MB
|-000、课程配套资料(讲义、笔记、代码).rar-文件大小:193.97 MB
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机器学习十大算法
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