[老汤-人工智能]机器学习六之Spark项目实战一

课程目标:掌握Spark中回归算法的使用

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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握Spark中回归算法的使用

适用人群

了解回归算法的同学

课程简介

这个课程以一个项目来讲解Spark中怎么使用线性回归、逻辑回归以及SVM等算法模型。


项目主要是预测航班的延迟时间,项目是按照如下的流程来讲解:

图片.png在数据转换中,也详细讲解了Spark中的StringIndexer、OneHot编码、VectorAssembler等特征转换API。

在模型训练地方,详细讲解了交叉验证的功能



【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分:

机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/sd/80200 ):从微积分和线性代数两个方面讲解机器学习需要的数学知识

机器学习二之线性回归(https://edu.51cto.com/sd/7feec  ):讲解机器学习中最简单也是最常用的线性回归算法(包括一元线性回归和多元线性回归算法)

机器学习三之逻辑回归(https://edu.51cto.com/sd/52d18  ):讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法),还讲解了解决机器学习的过拟合问题

机器学习四之模型调试(https://edu.51cto.com/sd/89e23  ):讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等

机器学习五之SVM算法(https://edu.51cto.com/sd/0dda5  ):讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)

机器学习六Spark机器学习实战一(https://edu.51cto.com/sd/8aeee  ):航班延迟预测

机器学习七之决策树算法(https://edu.51cto.com/sd/8ebe9 ):讲解机器学习中决策树算法,以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法

机器学习八Spark机器学习实战二(https://edu.51cto.com/sd/2194b ):运动数据分类

机器学习九之非监督类型算法(https://edu.51cto.com/sd/24a14 ):讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法

机器学习十Spark机器学习实战三(https://edu.51cto.com/sd/198f3  ):uber载客位置聚类分析

机器学习十一Spark推荐系统实战(https://edu.51cto.com/sd/63444 ):讲解怎样使用Spark实现推荐系


Scala、Spark Core、Spark SQL以及Spark Streaming的学习,请在51CTO学院搜索"老汤"


第一章航班延迟预测
26节3小时43分钟
1-1数据源说明 [免费试看]
14:44
1-2具体预测业务
06:43
1-3介绍Spark mllib中的线性回归
09:18
1-4目标项的特点
11:08
1-5正则项特点
10:47
1-6Spark实现线性回归总结
03:40
1-7Spark线性回归简单例子
14:04
1-8机器学习项目过程
03:03
1-9数据加载
11:17
1-10数据转换一
07:00
1-11数据转换二
14:14
1-12数据转换三
04:18
1-13数据转换四
04:14
1-14数据转换五
09:17
1-15数据转换六
09:37
1-16数据转换七
04:35
1-17数据转换八
07:15
1-18数据转换九
11:41
1-19构造特征向量
11:41
1-20模型训练
06:14
讲师介绍
老汤
讲师评分4.9分
多年大数据技术架构师,10年软件技术设计开发经验,在爱奇艺、北京国双科技(大数据上市公司)、快钱支付、华为等大型企业设计和开发大数据相关项目,大型的项目包含爱奇艺直播业务大数据中心的建设、2016奥运会CNTV网站流量分析、金融支付反欺诈项目以及电信计费数据清洗分析等数十个大数据相关项目。服务的行业有视频、电子营销、金融、电信等行业。国内首批Spark实践者之一,也是国内首个推出按照”软件即现实世界” 的原则来讲解Spark等大数据技术,丰富的大型企业内部培训大数据技术的经验。
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