机器学习分析中可以使用的语言有java、python和Scala,对于Java语言进行大数据开发使用的是mahout,这种方式已经过时,使用python中的scikit-learn库和使用Scala-Spark中的Mllib库进行机器学习开发是目前常用的手段,本课程以上两种方式都会涉及,通过学习MLlib和sklearn,大家不仅将会了解MLlib和sklearn组件及其调用,而且会通过一系列的案例和项目深入了解他们的现实使用。
在本课程中我将带领大家学习数据挖掘中常用的一些算法,线性回归、贝叶斯算法、KNN算法、KMeans算法、KMeans++算法、TF-IDF算法、逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法、推荐系统思想、TextRank算法等,通过本课程学习,大家可以掌握使用机器学习解决现实中的数据价值问题。可以在海量数据中挖掘出潜在的价值。同样,本课程也是同学们未来伸入人工智能方向的“必经之路”,为后期在企业或者在未来的学习中打下坚实的基础。
谢谢分享
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学习下机器学习与数据挖掘
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