Released: 11/7/2017
Apache Spark is one of the most widely used and supported open-source tools for machine learning and big data. In this course, discover how to work with this powerful platform for machine learning. Instructor Dan Sullivan discusses MLlib—the Spark machine learning library—which provides tools for data scientists and analysts who would rather find solutions to business problems than code, test, and maintain their own machine learning libraries. He shows how to use DataFrames to organize data structure, and he covers data preparation and the most commonly used types of machine learning algorithms: clustering, classification, regression, and recommendations. By the end of the course, you will have experience loading data into Spark, preprocessing data as needed to apply MLlib algorithms, and applying those algorithms to a variety of machine learning problems.
Topics include:
Machine learning workflows
Organizing data in DataFrames
Preprocessing and data preparation steps for machine learning
Clustering data
Classification algorithms
Regression methods available in Spark MLlib
Common approaches to designing recommendation systems
Introduction
Welcome
41s
1. Introduction to Spark and MLlib
Introduction to Spark
1m 41s
Steps in the machine learning process
2m 27s
Install Spark
3m 8s
Organizing data in DataFrames
5m 46s
Components of Spark MLlib
1m 2s
2. Data Preparation and Transformation
Introduction to preprocessing
1m 53s
Normalize numeric data
7m 46s
Standardize numeric data
7m 27s
Bucketize numeric data
4m 51s
Tokenize text data
4m 16s
TF-IDF
7m 33s
Summary of preprocessing
42s
3. Clustering
Introduction to clustering
33s
K-means clustering
6m 50s
Hierarchical clustering
2m 39s
Summary of clustering techniques
24s
4. Classification
Introduction to classification
38s
Preprocessing the Iris data set
6m 27s
Naive Bayes classification
6m 21s
Multilayer perceptron classification
5m 36s
Decision trees classification
3m 46s
Summary of classification algorithms
1m 3s
5. Regression
Introduction to regresssion
52s
Preprocessing regression data
2m 20s
Linear regression
7m 20s
Decision tree regression
7m 27s
Gradient-boosted tree regression
3m 36s
Summary of regression algorithms
1m
6. Recommendations
Understand recommendation systems
1m 36s
Collaborative filtering
1m 3s
Conclusion
Tips for using Spark MLlib
2m 30s
آیا می خواهید برنامه نویسی موبایل را با بهترین تکنولوژی شروع کنید؟
به کمک این دوره آموزشی که توسط مدیر سایت گیت تدریس می شود به راحتی اپلیکیشن های Android و iOS و Windows Phone بسازید.
تمامی مباحث از مقدماتی تا پیشرفته آموزش داده می شوند و شرکت کنندگان دوره به مدت نامحدود پشتیبانی می شوند.
برای اطلاعات بیشتر و استفاده از دوره روی لینک زیر کلیک نمایید:
آیا می خواهید طراحی وب را به صورت حرفه ای یاد بگیرید؟
در این دوره آموزشی طراحی وب را در قالب بیش از 72 ساعت آموزش تصویری فارسی فرامیگیرید.
در این دوره HTML5 | CSS3 | Javascript | Jquery | Ajax | Bootstrap4 | PHP | MYSQL | SQL Server | Wordpress آموزش داده می شود.
تمامی مباحث از مقدماتی تا پیشرفته آموزش داده می شوند و شرکت کنندگان دوره به مدت نامحدود پشتیبانی می شوند.
برای اطلاعات بیشتر و استفاده از دوره روی لینک زیر کلیک نمایید:
حجم فایل: 209MB
این دوره زیرنویس انگلیسی دارد.
لینک های دانلود: (Download Links)
ثبت ديدگاه