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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
熟悉Kmeans算法的同学
你将会学到:
学习End to End的机器学习的项目
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:
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
Scala、Spark Core、Spark SQL以及Spark Streaming的学习,请在51CTO学堂搜索"老汤"
课程大纲-[老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三
第1章老汤大数据课程体系介绍(6分钟1节)
第2章Uber载客位置聚类分析项目(3小时3分钟19节)
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