Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Изучаем Spark: молниеносный анализ данных
Глава 11. Машинное обучение с MLlib
Поставить закладку
Обзор
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Вступление
Глава 1. Введение в анализ данных с помощью Spark
+
Глава 2. Загрузка и настройка Spark
+
Глава 3. Программирование операций с RDD
+
Глава 4. Работа с парами ключ/значение
+
Глава 5. Загрузка и сохранение данных
+
Глава 6. Дополнительные возможности Spark
+
Глава 7. Выполнение в кластере
+
Глава 8. Настройка и отладка Spark
+
Глава 9. Spark SQL
+
Глава 10. Spark Streaming
+
Глава 11. Машинное обучение с MLlib
-
Обзор
Системные требования
Основы машинного обучения
Пример: классификация спама
Типы данных
Векторы
Алгоритмы
Извлечение признаков
Статистики
Классификация и регрессия
Кластеризация
Коллаборативная фильтрация и рекомендации
Понижение размерности
Оценка модели
Советы и вопросы производительности
Выбор признаков
Настройка алгоритмов
Кэширование наборов RDD для повторного использования
Разреженные векторы
Степень параллелизма
Высокоуровневый API машинного обучения
В заключение
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*