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Spark MLlib 机器学习实战教程

Spark机器学习实践系列

• 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习
• 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib
• 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建
• 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化
• 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块
• 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法
• 基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法
• 基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
• 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法
• 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战
• 基于Spark的机器学习实践 (十二) - 推荐系统实战

掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步

“大数据时代”已经不是一个新鲜词汇了，随着技术的商业化推广，越来越多的大数据技术已经进入人们的生活。与此同时，大数据技术的相关岗位需求也越来越多，更多的同学希望向大数据方向转型。本课程主要讲解Spark机器学习库，侧重实践的讲解，同时也以浅显易懂的方式介绍机器学习算法的内在原理。学习本教程，可以为想要转型大数据工程师或是入行大数据工作的同学提供实践指导作用。欢迎感兴趣的小伙伴们一起来学习。

兼顾常见业务场景&算法 整合大数据&机器学习

更贴近后端开发的讲解 让你迅速掌握Spark机器学习库

侧重实践 ，解决实际问题； 浅显易懂， 讲述内在原理

案例+原理+代码 聚焦Spark核心技术

回归技术本身 揭开代码后面的奥秘

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