机器学习属于大数据相关课程
  • python数据分析与机器学习实战【2019新版】

    高级课

    python数据分析与机器学习实战【2019新版】
    207课时 2056分钟 唐宇迪
    购买课程后,请扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。
    免费试看
  • 机器学习与推荐系统

    中级课

    机器学习与推荐系统
    65课时 1649分钟 缪传海
    一、机器学习与推荐系统课程简介 伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。 目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。 尚硅谷精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供最好的学习平台。 二、课程内容和目标 本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。 第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用python做了实现; 第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。
    免费试看
  • 大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第7季

    高级课

    大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第7季
    17课时 197分钟 张长志
    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程,历经5年沉淀,调研企业上百家,通过上万学员汇总,保留较为完整的知识体系的同时,让每个模块看起来小而精,碎而不散。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解,在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。 本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。 Spark应用场景 Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等。 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。 腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。 优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。 本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季,本套为第7季。
    免费试看
  • 大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第5季

    高级课

    大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第5季
    20课时 387分钟 张长志
    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程,历经5年沉淀,调研企业上百家,通过上万学员汇总,保留较为完整的知识体系的同时,让每个模块看起来小而精,碎而不散。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解,在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。 本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。 Spark应用场景 Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等。 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。 腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。 优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。 本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季,本套为第5季。
    免费试看
  • 大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第13季

    高级课

    大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第13季
    17课时 347分钟 张长志
    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程,历经5年沉淀,调研企业上百家,通过上万学员汇总,保留较为完整的知识体系的同时,让每个模块看起来小而精,碎而不散。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解,在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。 本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。 Spark应用场景 Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等。 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。 腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。 优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。 本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季,本套为第13季。
    免费试看
  • 大白话学懂机器学习与推荐系统实战

    初级课

    大白话学懂机器学习与推荐系统实战
    66课时 1657分钟 张长志
    本教程为官方授权出品 伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。 目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。 精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练,为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。 本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。 第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用Python做了实现; 第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。 谁适合学: 1. 有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员 2. 有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员 3. 有较好的数学基础,希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
    免费试看
  • 大数据机器学习实战

    初级课

    大数据机器学习实战
    22课时 525分钟 任大勇
    本课程从数据挖掘介绍及工具安装开始,逐步讲解数据挖掘建模及多种常用算法编程实践。通过详尽的理论讲解及细致入微的操作演示,让学员充分理解与掌握数据分析挖掘的每一个操作细节,以便快速掌握数据分析挖掘的工作技能。
    免费试看
  • 零基础Python机器学习实战

    中级课

    零基础Python机器学习实战
    30课时 655分钟 迟殿委
    本课程从Python基础编程到机器学习实战,面向零基础学员,你可以不会Python,因为从环境搭建、helloworld一直讲到了机器学习库,你可以不会机器学习,因为从机器学习的概念分类一直讲到了分类和聚类实战案例, 当你通过该课程全部学习,就会掌握机器学习的一般流程,你可以做到的也就更多!面向的就是零基础的你!
    免费试看
  • 深入浅出python3.x入门视频教程

    初级课

    深入浅出python3.x入门视频教程
    10课时 239分钟 刘漫豪
    随着深度学习库tensorflow等对python3的完全支持,python3正在替代机器学习和大数据的python2地位,事实也已经如此,大部分机器学习和大数据项目正在使用python3。本课程通过对python3.x深入浅出的讲解,以实战上机为主线,迅速上手python3的开发,从而更快地进一步进入机器学习和大数据领域。 课程内容概览: http://u6.gg/f9gES http://u6.gg/f9gFR
    免费试看
  • 机器学习实战--10大优秀项目

    高级课

    机器学习实战--10大优秀项目
    13课时 105分钟 齐向彬
    十个机器学习实战项目,涵盖教你初级上手编程、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习原理、机器学习实战、从原理到实战,以及BAT工业级大项目实战。
    免费试看
更多
免费试看
8504人学习 2704课时
介绍大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展,介绍如何搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS 、大数据分布式并行计算框架MapReduce。 本课程介绍大数据的学习基础。 本课程介绍大数据的背景。 带你深入了解大数据,对大数据有不同的认识。 介绍大数据的基本概念和技术生态圈。 本课程以杨力老师主编的《Hadoop大数据开发实战》为参考,书中详细的介绍了各个步骤,有需要的同学可以留意一下。 该课程的后续课程为杨力老师主讲的《hive大数据离线应用开发》,想要更进一步的同学可以继续观看杨老师的系列视频。
免费
免费试看
8482人学习 286课时
大数据技术在金融领域的应用与实战视频培训教程,系列课程是CSDN学院主题月专属视频,本期主题为 “金融大数据 ”,内容秉承干货实料的原则,邀请业内顶尖的数据技术讲师,共话大数据平台、Spark部署实践以及实现应用大数据支持业务发展等核心话题,旨在通过来自国内一线互联网公司的实践案例,为开发者提供一个有价值的高效技术交流平台,带你全面了解大数据在金融行业的应用与实战。
¥39.00 免费
免费试看
13160人学习 65课时
Hadoop入门和大数据应用视频教程,该课程主要分享Hadoop基础及大数据方面的基础知识。 讲师介绍:翟周伟,就职于百度,Hadoop技术讲师,专注于Hadoop&大数据、数据挖掘、自然语言处理等领域。2009年便开始利用Hadoop构建商业级大数据系统,是国内该领域早的一批人之一,负责设计过多个基于Hadoop的大数据平台和分析系统。2011年合著出版《Hadoop开源云计算平台》。在自然语言处理领域申请过一项发明专利。新出版书籍 《Hadoop核心技术》 。
会员免费
免费试看
35260人学习 2477课时
大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
¥208.00 拼团
免费试看
297人学习 718课时
    本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。 【视频特点】 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据,例如通话记录,短信记录,彩信记录,第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大,除了要满足用户的实时查询和展示之外,还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。 电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。  在本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。
¥199.00 拼团
免费试看
1609人学习 1721课时
本课程以CDH作为大数据平台,详细介绍CDH平台各个组件在生产环境的应用及开发,并结合实际的业务场景,离线数仓,实时数仓,构建企业核心的数据架构。 在实际的工作当中,大数据架构,运维或者开发人员会与多个公司团队合作,ETL团队,爬虫团队,算法团队,运营团队等等,指导大家如何与个个团队打交道,提升工作效率。减少团队之间不愉快的沟通。 希望学习者最好从事过数据库相关工作,有一些 JAVA开发基础,或者有其他工作经验,想学习大数据及数据仓库的同学,对于没有工作经验,或者对开发,数据完全小白的同学,建议先了解相关知识再学习。 本课程的宗旨只有一条,任何学习完本课程的同学,都能熟悉企业主流的数据架构,都有能力维护一个中等HADOOP集群,也就是1P左右的数据的集群或者多个集群。
¥800.00
免费试看
2655人学习 606课时
本课程主要讲解在实际项目开发中,企业构建大数据平台的方案及实战。详细阐述企业级大数据平台的架构设计、机器选型、集群规划、技术选型、资源规划等技术方案。实战演练基于Cloudera Manager(CDH6)安装部署、监控管理、运营维护大数据平台的各个服务组件。从理论经验到实战演练,从设计思想到流程实施,亲力亲测,你也绝对可以。推荐进阶课程:大数据运维尖刀班
¥99.00
免费试看
209人学习 253课时
课程由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程。通过本课程学习大数据新手能够少走弯路,以最短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础。 课程特色 1.课程是由猎豹移动大数据架构师亲自授课 2.课程理论讲解透彻形象,手把手实战操作 3.课程包含大数据开发必备的所有Java知识 4.课程前后连贯、系统完整,不会出现跳讲和断讲 技术说明 1. 语言版本:JDK1.8 2. 开发工具:Eclipse 课程资料 免费提供完整的PPT资料 免费提供完整的Word文档 免费提供完整的随堂笔记 免费提供完整的课程代码 免费提供完整的软件包
¥12.00
免费试看
263人学习 549课时
如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向,而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一,已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商,好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商,如亚马逊、淘宝、京东等公司,都在推荐系统领域投入了大量研发力量,也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目,就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托,并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的,其中包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有:基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐,以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验,希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础,希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
¥128.00 拼团
免费试看
701人学习 20课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程,完全免费,旨在帮助更多的学员了解大数据,包括:基本思想、Hadoop和Spark的基础知识,为进一步学习大数据奠定基础。
会员免费
免费试看
197人学习 804课时
通过此案例可以学习大数据整体开发流程,课程是围绕一个大数据整理流程而做的教学课程,让大家明白大数据不同技术的相互协调,从收集数据,过滤数据,数据分析,数据展示,调度的使用而开发的课程,而且怎么从hadoop,hive应用快速的过度到spark上面而做的整套流程。学完此课程可以企业流程做一个整体的认识。 配套资料-答疑专属答疑群 购买课程后加入qq群 951117762 (备注订单号后四位)
¥198.00 拼团
免费试看
675人学习 188课时
Spark大数据实时分析系统课程旨在帮助同学们收获一份有含金量、能写在简历上的项目经验,课程无死角讲解项目每个环节。课程内容涉及项目业务介绍、技术选型与架构设计、项目的架构演进、手机端到服务端数据流程、日志采集设计与要求、日志采集拓扑结构、线上和本地集群资源规划、项目全流程开发、项目总结、项目面试21问。项目内容比较丰满,零基础的同学可以从基础学到项目,有基础的同学可以直接选择项目学习。
免费
免费试看
418人学习 832课时
随着大数据技术的不断发展壮大, Hive不再是大数据技术生态圈中一个普通的工具,而是在大数据分析和大数据仓库中占据着几乎不可替代的重要作用,大数据分析中Hive和Hbase、Hive和Spark SQL、Hive和Impala的结合使用愈加紧密,大数据仓库中Hive在数据仓库建模模块的作用暂时无可替代。所以,深入学好Hive是入门大数据分析、大数据仓库最好的选择。
¥199.00
免费试看
1026人学习 1694课时
该课程采用时下后的编程语言Python讲解,囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识,学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识,还可以学到当下后的云计算技术Docker. 任务作业: 很多人都想入门机器学习和人工智能,挑战高薪!殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学,特别是在大数据时代,90%以上的公司不单单是招聘算法工程师,到猎聘Boss直聘上查找算法岗位,查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术,要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务;本课程全面讲解了Spark原理及接口,要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据,并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况;本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程,能用SVR,LinearRegreesion,多层感知机算法,决策树回归算法等算法进行房价预测。 人人都想入门人工智能,殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力,学完本课程希望人人拿高薪! (注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
¥399.00 拼团
免费试看
555人学习 294课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程将基于RedHat Linux 7.4版本、Hadoop 2.7.3、Spark 2 版本全面介绍大数据的整体内容,让学员深入理解并掌握运行机制和原理,从而进一步掌握大数据的相关内容。
¥181.00
免费试看
517人学习 40课时
随着大数据与人工智能技术的应用普及,海量多源异构数据急剧增加。传统大数据平台在面临多源异构数据处理时,面临数据采集处理能力不足、数据结构难以统一,数据运维困难等挑战,为企业探索数据价值带来了层层阻碍。那么,有没有办法解决上述问题呢?答案是肯定的,浪潮商用机器有限公司推出的基于POWER9架构的Hadoop+Spark的异构大数据平台,将能轻松应对多样化并发处理任务,实现异构资源灵活调配,为企业提供一个完美的异构大数据解决方案。本次公开课力邀浪潮商用机器的资深专家——刘长生先生,为您带来《异构大数据平台,让多源异构数据融合贯通!》主题分享,详细解读该异构大数据解决方案,诚邀您参加!
免费
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 大数据的定义       大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。   大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于
    2017-04-13 16:39:59
    阅读量:2225
    评论:1
  • 张长水:大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习从机器学习角度看,“大数据”指的是数据量大,数据本身不够精确,数据混杂,数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战:数据量大导致计算困难分布在不同服务器上的数据存在一定联系,这些数据基本上不满足“独立同分布”假设,传统的模型和算法很难适应。大数据时代给机器学习带来新的机遇:在某些应用条件下,高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本,
    2014-07-24 16:04:01
    阅读量:2386
    评论:0
  • 文章目录目录1.分配更多的内存2.使用较小的样本3.将数据提交至服务器上4.更改数据格式5.使用数据流方式或者逐行读入的方法6.使用关系数据库7.使用大数据平台目录在实际的生产过程中,我们经常会遇到数据文件太大,而无法直接读入到计算机中进行处理,或者因为数据量太大,读入内存后运行出错。因此,如何解决大数据的读入问题是解决大数据机器学习的第一步。1.分配更多的内存如果硬件可以支持分配更多...
    2019-03-18 08:32:18
    阅读量:548
    评论:0
  • 说完机器学习的方法,下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑,在2010年以前,机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用,如车牌识别,网络攻击防范,手写字符识别等等。但是,从2010年以后,随着大数据概念的兴起,机器学习大量的应用都与大数据高度耦合,几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。譬如,但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章,都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用...
    2018-05-22 16:54:20
    阅读量:6070
    评论:0
  • 机器学习及大数据经典算法笔记汇总一、总结二、机器学习及大数据算法机器学习及大数据经典算法笔记汇总一、总结前面的博文,介绍了很多TensorFlow 以及 DeepLeaning 的算法。这里做一个总结。 下面将是对机器学习相关知识的一个补充,是我学习过程中的个人笔记,以供大家学习参考。这也算是对我这段时间的学习的一个总结。二、机器学习及大数据算法...
    2018-09-09 20:41:17
    阅读量:427
    评论:0
  • 大数据的定义大数据(bigdata),指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型...
    2019-05-07 22:20:34
    阅读量:4563
    评论:0
  • 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。一个新时代起源分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行...
    2019-06-24 19:48:29
    阅读量:0
    评论:0
  • 处理数据缺失值的常见做法:使用可用特征的均值来填补缺失值使用特殊值来填补缺失值,如-1忽略有缺失值的样本使用相似样本的均值填补缺失值使用机器学习算法预测缺失值...
    2018-04-17 16:07:26
    阅读量:0
    评论:0
  • 机器学习数据文件太大而不能装入内存数据集是很常见的。这会导致以下问题:如何加载多个G的数据文件?当我尝试运行我的数据集时算法崩溃;我该怎么办?您能帮助纠正内存不足的错误吗?在这篇文章中,我想提出一些常见建议。1.分配更多内存一些机器学习工具或库可能受到默认内存配置的限制。检查是否可以重新配置工具或库以分配更多内存。一个很好的例子是Weka,在启动应用程序时,可以将增加内存作...
    2019-01-30 11:28:49
    阅读量:1008
    评论:0
  • 1.大数据与机器学习的关系:大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算,机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型,用机器学习算法对数据进行计算的到的模型,从而决定我们的预测与决定的因素(比如在大数据用户画像项目里,生成的特殊用户字段)。2.大数据在机器学习的应用目前市场实际开发模式中,应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢,我们接下来来说明,首先目前大数据的架...
    2018-09-21 10:00:46
    阅读量:3182
    评论:0