第一章：基于 Spark 的大数据 挖掘大数据挖掘—68人已学习
课程介绍    

    1.机器学习理论基础 2.Spark 下的机器学习平台介绍 3.模型选择与优化 4.Hello Spark Mllib 5.Spark Mllib 实现推荐系统 6.Spark Mllib 之聚类 7.Spark Mllib 之分类 8.Spark Mllib 之回归 9.Spark Mllib 之关联规则挖掘
课程收益
    1.掌握Spark Mllib核心原理 2.掌握分类，聚类，关联，回归，推荐算法使用方法与基本原理 3.掌握Spark Mllib 与Spark SQL协同工作 4.理解如何基于Spark构建机器学习框架
讲师介绍
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课程大纲
    1. 机器学习理论基础  14:49
    2. Spark 下机器学习平台介绍  16:53
    3. 模型选择与优化  16:19
    4. Hello Spark Mllib  29:59
    5. Spark Mllib实现推荐系统01  30:25
    6. Spark Mllib实现推荐系统02  31:18
    7. Spark Mllib实现推荐系统03  9:57
    8. Spark Mllib实现推荐系统04  41:24
    9. Spark Mllib之聚类01  26:08
    10. Spark Mllib之聚类02  6:08
    11. Spark Mllib之聚类03  15:25
    12. Spark Mllib 之分类01  21:31
    13. Spark Mllib 之分类02  34:29
    14. Spark Mllib 之分类03  14:10
    15. Spark Mllib 之分类04  31:05
    16. Spark Mllib 之回归01  30:31
    17. Spark Mllib 之回归02  10:19
    18. 关联规则01  25:24
    19. 关联规则02  13:05
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