Cursos de Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib Training

MLlib es la librería de aprendizaje escalable de Apache Spark.

Programas de los Cursos de Apache Spark MLlib

Código Nombre Duración Información General
aitech Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL 21 horas 大数据下的分布式  数据挖掘方法(训练单机型+分布式的预测: 传统机器学习算法+Mapreduce 分布式预测,) Apache Spark MLlib 推荐与广告精准投放: 自然语言的部分 文本聚类,文本分类(标签),同义词 用户profile还原,标签体系 推荐算法的策略 类之间的lift, 类内的lift, 如何精准 如何构建推荐算法的闭环 逻辑回归,RankingSVM, 特征识别:(深度学习与图形的自动特征识别) 自然语言 中文分词 主题模型(文本聚类) 文本分类 提取关键词 语义分析 sementic parser, word2vec到词向量 RNN Long short-term memory (TSTM) Architecture
spmllib Apache Spark MLlib 35 horas MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje práctico de la máquina sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos comunes de aprendizaje y utilidades, incluyendo clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel más bajo y API de oleoducto de nivel superior. Se divide en dos paquetes: spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs. spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.   Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark spark.mllib: tipos de datos, algoritmos y utilidades Tipos de datos Estadísticas básicas resumen estadístico correlaciones muestreo estratificado evaluación de la hipótesis transmisión de pruebas de significación generación aleatoria de datos Clasificación y regresión modelos lineales (SVMs, regresión logística, regresión lineal) bayes ingenuo árboles de decisión conjuntos de árboles (bosques al azar y árboles con gradiente de presión) regresión isotónica Filtración colaborativa alternando los mínimos cuadrados (ALS) Clustering medios k Mezcla gaussiana agrupación de iteración de energía (PIC) asignación latente de Dirichlet (LDA) k-medios biestables streaming k-means Reducción de dimensionalidad descomposición de valores singulares (SVD) análisis de componentes principales (PCA) Extracción y transformación de características Mina de modelos frecuente FP-crecimiento reglas de asociación PrefixSpan Métricas de evaluación Exportación de modelo PMML Optimización (desarrollador) descenso gradiente estocástico memoria limitada BFGS (L-BFGS) spark.ml: API de alto nivel para tuberías de ML Visión general: estimadores, transformadores y tuberías Extracción, transformación y selección de funciones Clasificación y regresión Clustering Temas avanzados

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