[老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三

课程目标:掌握End to End的机器学习的项目

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共19课时,共3小时3分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握End to End的机器学习的项目

适用人群

熟悉Kmeans算法的同学

课程简介

这个课程讲解了一个End To End的机器学习的项目是什么样的,项目的架构图如下:


图片.png


项目分为三个大模块:

1、离线批处理:主要是使用KMeans算法训练聚类模型

2、实时流预测处理:利用离线批处理生成的聚类模型实时对uber产生的位置信息进行聚类分析

3、WebServer:对聚类后的位置信息实时的渲染在google地图上


本门课程还详细讲解了Spark中聚类的实现-KMeans,以及怎么评估KMeans模型的好坏。


【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


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第一章Uber载客位置聚类分析项目
19节3小时3分钟
1-1项目要达到的效果 [免费试看]
12:47
1-2Spark中的KMeans实现
16:33
1-3项目架构
09:03
1-4搭建Maven项目
05:28
1-5离线处理-加载数据
09:10
1-6离线处理-模型训练
07:46
1-7离线处理-模型测试
04:11
1-8离线处理-模型保存
08:54
1-9实时处理-输入输出
08:34
1-10实时处理-KMeans模型加载
07:20
1-11实时处理-direct模式消费Kafka
14:31
1-12实时处理-原始数据解析
06:31
1-13实时处理-模型预测
04:58
1-14实时处理-生成Json结果数据
08:54
1-15实时处理-Json结果数据发往Kafka
16:42
1-16WebServer-服务端实现
11:45
1-17WebServer-客户端实现
05:14
1-18项目联调
11:03
1-19问题bug修复
13:40
讲师介绍
51CTO微职位大数据教学总监 老汤
讲师评分4.9分
51CTO微职位大数据教学总监; 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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